論文の概要: Misgendering and Assuming Gender in Machine Translation when Working with Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13165v2
• Date: Sat, 27 Jan 2024 17:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:58:50.553754
• Title: Misgendering and Assuming Gender in Machine Translation when Working with Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 低リソース言語を用いた機械翻訳における誤訳と性別推定
• Authors: Sourojit Ghosh, Srishti Chatterjee
• Abstract要約: 本章では、低リソース言語の文脈における機械翻訳(MT)における性別関連エラーに焦点を当てる。 まず、低リソース言語とは何かを説明し、そのような言語階層を形成する社会的・計算的要因を分離できないかを検討する。 本稿では,このような誤りが言語的消去や表現的害に繋がるポストコロニアルおよび社会的影響について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This chapter focuses on gender-related errors in machine translation (MT) in the context of low-resource languages. We begin by explaining what low-resource languages are, examining the inseparable social and computational factors that create such linguistic hierarchies. We demonstrate through a case study of our mother tongue Bengali, a global language spoken by almost 300 million people but still classified as low-resource, how gender is assumed and inferred in translations to and from the high(est)-resource English when no such information is provided in source texts. We discuss the postcolonial and societal impacts of such errors leading to linguistic erasure and representational harms, and conclude by discussing potential solutions towards uplifting languages by providing them more agency in MT conversations.
• Abstract（参考訳）: 本章では、低リソース言語の文脈における機械翻訳(MT)における性別関連エラーに焦点を当てる。 まず、低リソース言語とは何かを説明し、そのような言語階層を形成する不可分な社会的および計算的要因を調べます。 本稿は,母国語ベンガル語の事例研究を通じて,約3億人が話すグローバル言語であるベンガル語を事例として紹介する。 本稿では,このような誤りが言語的消去や表現的害に繋がるポストコロニアル的・社会的影響について論じるとともに,MT会話においてより多くのエージェンシーを提供することで,言語強化に向けた潜在的な解決策について議論する。

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