論文の概要: How to Split: the Effect of Word Segmentation on Gender Bias in Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13782v1
• Date: Fri, 28 May 2021 12:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 13:38:49.005008
• Title: How to Split: the Effect of Word Segmentation on Gender Bias in Speech Translation
• Title（参考訳）: how to split: the effect of word segmentation on gender bias in speech translation (特集 音声翻訳)
• Authors: Marco Gaido, Beatrice Savoldi, Luisa Bentivogli, Matteo Negri, Marco Turchi
• Abstract要約: 我々は、自動翻訳におけるジェンダーバイアスの分析を、一見中立的だが重要な要素である単語セグメンテーションに導入する。 2つの言語対(英語/イタリア語/フランス語)で得られた結果は、最先端のサブワード分割(BPE)が、ジェンダーバイアスの増大を犠牲にしていることを示している。 そこで本研究では,BPEの全体的な翻訳品質を向上すると同時に,文字ベースセグメンテーションの能力を活用し,ジェンダーを適切に翻訳する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.955696163410254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Having recognized gender bias as a major issue affecting current translation technologies, researchers have primarily attempted to mitigate it by working on the data front. However, whether algorithmic aspects concur to exacerbate unwanted outputs remains so far under-investigated. In this work, we bring the analysis on gender bias in automatic translation onto a seemingly neutral yet critical component: word segmentation. Can segmenting methods influence the ability to translate gender? Do certain segmentation approaches penalize the representation of feminine linguistic markings? We address these questions by comparing 5 existing segmentation strategies on the target side of speech translation systems. Our results on two language pairs (English-Italian/French) show that state-of-the-art sub-word splitting (BPE) comes at the cost of higher gender bias. In light of this finding, we propose a combined approach that preserves BPE overall translation quality, while leveraging the higher ability of character-based segmentation to properly translate gender.
• Abstract（参考訳）: 現在の翻訳技術に影響を及ぼす主要な問題として、男女の偏見を認識した研究者は、主にデータ分野に取り組んでそれを緩和しようと試みてきた。 しかし、不必要なアウトプットを悪化させるアルゴリズム的側面がまだ解明されていない。 本研究では,自動翻訳におけるジェンダーバイアスの分析を,一見中立的だが重要な要素である単語セグメンテーションに導入する。 セグメンテーションはジェンダーを翻訳する能力に影響を及ぼすか? あるセグメンテーションアプローチは女性言語マークの表現をペナルティ化するか? 音声翻訳システムのターゲット側で,既存の5つのセグメンテーション戦略を比較することで,これらの疑問に答える。 2つの言語対(英語・イタリア語・フランス語)の結果、最先端の単語分割 (bpe) は高い性別バイアスのコストで得られることがわかった。 そこで本研究では,bpe全体の翻訳品質を保ちつつ,性別を適切に翻訳するキャラクタベースセグメンテーションの高機能化を両立させる手法を提案する。

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