論文の概要: GATE X-E : A Challenge Set for Gender-Fair Translations from Weakly-Gendered Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14277v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 04:36:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:35:52.392011
• Title: GATE X-E : A Challenge Set for Gender-Fair Translations from Weakly-Gendered Languages
• Title（参考訳）: GATE X-E : 弱性言語からのジェンダー・フェア翻訳への挑戦
• Authors: Spencer Rarrick, Ranjita Naik, Sundar Poudel, Vishal Chowdhary
• Abstract要約: 我々は、トルコ語、ハンガリー語、フィンランド語、ペルシア語から英語への翻訳からなるGATEコーパスの拡張であるGATE X-Eを紹介する。 このデータセットは、幅広い文の長さと領域を持つ自然文を特徴とし、様々な言語現象に関する翻訳書き直しに挑戦する。 GPT-4で構築した翻訳性書換えソリューションをGATE X-Eを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Machine Translation (NMT) continues to improve in quality and adoption, yet the inadvertent perpetuation of gender bias remains a significant concern. Despite numerous studies on gender bias in translations into English from weakly gendered-languages, there are no benchmarks for evaluating this phenomenon or for assessing mitigation strategies. To address this gap, we introduce GATE X-E, an extension to the GATE (Rarrick et al., 2023) corpus, that consists of human translations from Turkish, Hungarian, Finnish, and Persian into English. Each translation is accompanied by feminine, masculine, and neutral variants. The dataset, which contains between 1250 and 1850 instances for each of the four language pairs, features natural sentences with a wide range of sentence lengths and domains, challenging translation rewriters on various linguistic phenomena. Additionally, we present a translation gender rewriting solution built with GPT-4 and use GATE X-E to evaluate it. We open source our contributions to encourage further research on gender debiasing.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(NMT)は、品質と採用の改善を続けているが、性別バイアスの不注意な永続性は、依然として重要な懸念点である。 弱性言語からの英語への翻訳における男女差に関する多くの研究にもかかわらず、この現象の評価や緩和戦略の評価のためのベンチマークは存在しない。 このギャップに対処するため、トルコ語、ハンガリー語、フィンランド語、ペルシア語から英語への翻訳からなるGATE(Rarrick et al., 2023)コーパスの拡張であるGATE X-Eを導入する。 各翻訳には女性、男性、中立の変種が伴っている。 4つの言語ペアごとに1250から1850のインスタンスを含むこのデータセットは、幅広い文の長さと領域を持つ自然な文を特徴とし、様々な言語現象に関する翻訳書き換えに挑戦する。 また,GPT-4で構築したGATE X-Eを用いた翻訳性書き換えソリューションを提案する。 我々は、ジェンダーデバイアスに関するさらなる研究を促進するために、コントリビューションをオープンソースにしています。

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