[ca] L'aprenentatge profund ha sorgit durant els darrers anys com una tècnica prometedora en IA. La implementació d'algoritmes que permeten els sistemes aprendre amb aplicacions en diversos camps ha marcat la diferència amb la codificació de regles convencionals que tenia múltiples limitacions. Atès que s'han dut a terme experiments amb èxit dins d'aquest àmbit, els límits del desenvolupament de màquines intel·ligents semblen haver esvaït. Tot i això, aquest no és encara un procediment impecable: hi ha un gran nombre de millores per assolir per obtenir millors resultats. Un d'aquests problemes és la presència d'estereotips en grans conjunts de dades, un problema generalitzat en moltes aplicacions de Deep Learning. En el cas de la traducció automàtica neuronal, aquest fenomen condueix a traduccions inexactes esbiaixades en quant a gènere. En aquesta tesi, el nostre compromís és treballar en el desenvolupament d'una modificació del mecanisme d'atenció (dins de l'arquitectura de NMT) que pugui mitigar aquest biaix. L'atenció controla la quantitat de context que s'utilitza a la traducció automàtica de neurones. La motivació d'aquest treball és que el mecanisme d'atenció de diferents tipus de paraules, com per exemple, les paraules amb diferents quantitats de dependències, haurien de ser diferents. La concentració o diversificació de la informació de context tant a nivells de codificació com de descodificació pot variar en funció dels biaixos i del llenguatge estudiats. Estudiem l'efecte de controlar aquesta quantitat d'atenció modificant el mecanisme d'atenció a nivell de codificació i descodificació, per a l'interès i la interatenció. Ho avaluem per al cas de biaixos mitigadors en un entorn multilingüe sobre una arquitectura NMT recent: el transformador. Els resultats mostren una qualitat de traducció similar a la del model de referència en termes de precisió, però supera el model de referència en gairebé tots els indicadors de biaix de gènere, donant resultats que són encoratjadors per continuar explorant aquesta línia d'investigació

[en] Deep learning has aroused over the past years as a promising technique in AI. Implementing algorithms that allow systems to learn with applications in several fields has made a difference with the conventional rule coding that had multiple limitations. Since successful experiments within this scope have taken place, the limits of the development of intelligent machines seem to have faded out. However, this is still not a flawless procedure: there is a great number of improvements ahead to be performed in order to obtain better results. One of these issues is the presence of stereotypes in large data sets, a generalized problem in many applications of Deep Learning. In the case of Neural Machine Translation, this phenomenon leads to gender-biased inaccurate translations. In this thesis, our commitment is to work on developing a modification of the attention mechanism (within the architecture of NMT) that can mitigate such bias. Attention controls the amount of context that is used in Neural Machine Translation. The motivation of this work is that the attention mechanism for different types of words, e.g. words with different amounts of dependencies, should be different. The concentration or diversion of context information both at encoding and decoding levels may differ depending on the studied biases and language. We study the effect of controlling this amount of attention both by modifying the attention mechanism at the encoding and decoding level, for self and inter-attention. We evaluate this for the case of mitigating biases in a multilingual setting on a recent NMT architecture: the Transformer. The results show a similar quality of translation as the baseline model in terms of accuracy, but outperforms the reference model in nearly all gender-bias indicators, yielding results that are encouraging for continuing exploring this line of research.