論文の概要: "I'm" Lost in Translation: Pronoun Missteps in Crowdsourced Data Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13557v1
• Date: Sat, 22 Apr 2023 09:27:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 14:10:30.907702
• Title: "I'm" Lost in Translation: Pronoun Missteps in Crowdsourced Data Sets
• Title（参考訳）: クラウドソーシングされたデータセットにおける「i'm」の誤訳
• Authors: Katie Seaborn, Yeongdae Kim
• Abstract要約: クラウドソーシングのイニシアチブは、自然言語処理(NLP)に使用される大規模でオープンなデータセットの多言語翻訳に重点を置いている。 本研究は,クラウドソース型タトエバデータベースにおいて,英語と日本語で翻訳された代名詞の事例に着目した。 男性代名詞の偏見は,複数の言語が他の方法で説明されているにもかかわらず,全体として存在することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.32560004325655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As virtual assistants continue to be taken up globally, there is an ever-greater need for these speech-based systems to communicate naturally in a variety of languages. Crowdsourcing initiatives have focused on multilingual translation of big, open data sets for use in natural language processing (NLP). Yet, language translation is often not one-to-one, and biases can trickle in. In this late-breaking work, we focus on the case of pronouns translated between English and Japanese in the crowdsourced Tatoeba database. We found that masculine pronoun biases were present overall, even though plurality in language was accounted for in other ways. Importantly, we detected biases in the translation process that reflect nuanced reactions to the presence of feminine, neutral, and/or non-binary pronouns. We raise the issue of translation bias for pronouns and offer a practical solution to embed plurality in NLP data sets.
• Abstract（参考訳）: 仮想アシスタントが世界中で普及を続ける中、これらの音声ベースのシステムは様々な言語で自然にコミュニケーションする必要がある。 クラウドソーシングのイニシアチブは、自然言語処理(NLP)で使用する、大規模でオープンなデータセットの多言語翻訳に重点を置いている。 しかし、言語翻訳は一対一ではないことが多く、バイアスが入り込むことがある。 本稿では,クラウドソーシングによるtatoebaデータベースにおいて,英語と日本語間の代名詞の翻訳事例に注目した。 男性代名詞のバイアスは,複数の言語が他の方法で説明されているにもかかわらず,全体的にみられた。 重要な点は,女性,中性,非バイナリ代名詞の存在に対するニュアンス反応を反映した翻訳過程におけるバイアスを検出することである。 我々は代名詞の翻訳バイアスの問題を提起し、複数のNLPデータセットを組み込むための実用的な解決策を提供する。

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