論文の概要: What about em? How Commercial Machine Translation Fails to Handle (Neo-)Pronouns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16051v1
• Date: Thu, 25 May 2023 13:34:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 14:59:57.057081
• Title: What about em? How Commercial Machine Translation Fails to Handle (Neo-)Pronouns
• Title（参考訳）: Emはどうだろう? 商用機械翻訳が(neo-)pronounsを処理できない理由
• Authors: Anne Lauscher, Debora Nozza, Archie Crowley, Ehm Miltersen, Dirk Hovy
• Abstract要約: 単語代名詞の翻訳は、例えば非バイナリな個人など、余分に分類されたグループに対して区別することができる。 3つの商用機械翻訳システムが3人称代名詞の翻訳方法を検討する。 我々の誤り分析は、性中立代名詞の存在が文法的・意味的な翻訳誤りにつながることをしばしば示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.28827649737955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As 3rd-person pronoun usage shifts to include novel forms, e.g., neopronouns, we need more research on identity-inclusive NLP. Exclusion is particularly harmful in one of the most popular NLP applications, machine translation (MT). Wrong pronoun translations can discriminate against marginalized groups, e.g., non-binary individuals (Dev et al., 2021). In this ``reality check'', we study how three commercial MT systems translate 3rd-person pronouns. Concretely, we compare the translations of gendered vs. gender-neutral pronouns from English to five other languages (Danish, Farsi, French, German, Italian), and vice versa, from Danish to English. Our error analysis shows that the presence of a gender-neutral pronoun often leads to grammatical and semantic translation errors. Similarly, gender neutrality is often not preserved. By surveying the opinions of affected native speakers from diverse languages, we provide recommendations to address the issue in future MT research.
• Abstract（参考訳）: 3人称代名詞の使用が新しい形態、例えば新代名詞にシフトするにつれて、アイデンティティを包含するNLPに関するさらなる研究が必要である。 排除は最も人気のあるNLPアプリケーションの一つである機械翻訳(MT)において特に有害である。 単語代名詞の翻訳は、非バイナリな個人(Dev et al., 2021)など、余分なグループに対して区別することができる。 この「現実チェック」では、3つの商業MTシステムがどのように3人称代名詞を翻訳するかを考察する。 具体的には、英語から他の5つの言語(デンマーク語、ファージ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語)への男女中性代名詞と、デンマーク語から英語への翻訳を比較した。 誤り分析の結果,性中立代名詞の存在はしばしば文法的・意味的翻訳誤りをもたらすことがわかった。 同様に、性中立性はしばしば保存されない。 様々な言語から影響を受けた母国語話者の意見を調査することにより,今後のMT研究の課題に対処するためのレコメンデーションを提供する。

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