論文の概要: Hi Guys or Hi Folks? Benchmarking Gender-Neutral Machine Translation with the GeNTE Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05294v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 21:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 08:40:14.936325
• Title: Hi Guys or Hi Folks? Benchmarking Gender-Neutral Machine Translation with the GeNTE Corpus
• Title（参考訳）: ハイ? それともハイ? GeNTEコーパスによるジェンダーニュートラル機械翻訳のベンチマーク
• Authors: Andrea Piergentili, Beatrice Savoldi, Dennis Fucci, Matteo Negri, Luisa Bentivogli
• Abstract要約: 機械翻訳(MT)は、しばしば男性やステレオタイプ表現にデフォルトを与える。 本研究は、英語からイタリア語へのジェンダーニュートラル翻訳に重点を置くことで、包括的言語への需要が高まっていることに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.388894407006852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gender inequality is embedded in our communication practices and perpetuated in translation technologies. This becomes particularly apparent when translating into grammatical gender languages, where machine translation (MT) often defaults to masculine and stereotypical representations by making undue binary gender assumptions. Our work addresses the rising demand for inclusive language by focusing head-on on gender-neutral translation from English to Italian. We start from the essentials: proposing a dedicated benchmark and exploring automated evaluation methods. First, we introduce GeNTE, a natural, bilingual test set for gender-neutral translation, whose creation was informed by a survey on the perception and use of neutral language. Based on GeNTE, we then overview existing reference-based evaluation approaches, highlight their limits, and propose a reference-free method more suitable to assess gender-neutral translation.
• Abstract（参考訳）: ジェンダーの不平等はコミュニケーションの実践に埋め込まれ、翻訳技術に永続しています。 これは、機械翻訳(MT)が不完全な二進性仮定をすることで男性やステレオタイプ表現にデフォルトとなるような文法性言語に翻訳する際に特に顕著になる。 我々の研究は、英語からイタリア語へのジェンダーニュートラル翻訳に重点を置くことで、包括的言語への需要が高まっている。 まず、専用のベンチマークの提案と、自動評価方法の検討です。 まず,性中立翻訳のための自然なバイリンガル・テストセットであるgenteについて紹介する。 次に、genteに基づいて、既存の参照に基づく評価アプローチを概説し、その限界を強調し、ジェンダー中立翻訳を評価するのにより適した参照フリー手法を提案する。

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