論文の概要: Fine-grained Gender Control in Machine Translation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15154v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 13:15:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:08:59.393176
• Title: Fine-grained Gender Control in Machine Translation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた機械翻訳におけるきめ細かいジェンダー制御
• Authors: Minwoo Lee, Hyukhun Koh, Minsung Kim, Kyomin Jung,
• Abstract要約: 複数のエンティティを持つより現実的な入力設定で、制御された翻訳に取り組む。 提案手法は,詳細な実体レベルのジェンダー情報を用いてモデルを指示し,正しいジェンダーインフレクションで翻訳する。 我々は、複数の実体の性別を制御する際に、ジェンダー干渉現象が出現することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.63784352130237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In machine translation, the problem of ambiguously gendered input has been pointed out, where the gender of an entity is not available in the source sentence. To address this ambiguity issue, the task of controlled translation that takes the gender of the ambiguous entity as additional input have been proposed. However, most existing works have only considered a simplified setup of one target gender for input. In this paper, we tackle controlled translation in a more realistic setting of inputs with multiple entities and propose Gender-of-Entity (GoE) prompting method for LLMs. Our proposed method instructs the model with fine-grained entity-level gender information to translate with correct gender inflections. By utilizing four evaluation benchmarks, we investigate the controlled translation capability of LLMs in multiple dimensions and find that LLMs reach state-of-the-art performance in controlled translation. Furthermore, we discover an emergence of gender interference phenomenon when controlling the gender of multiple entities. Finally, we address the limitations of existing gender accuracy evaluation metrics and propose leveraging LLMs as an evaluator for gender inflection in machine translation.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳では、あるエンティティの性別が元文で利用できないという、あいまいな性別入力の問題が指摘されている。 このあいまいさ問題に対処するために、あいまいな実体の性別を付加的な入力として取る制御翻訳の課題が提案されている。 しかし、既存の作品の多くは、入力のための1つのターゲットジェンダーの簡易的な設定しか考えていない。 本稿では、複数のエンティティを持つ入力のより現実的な設定で制御された翻訳に取り組み、LLMのジェンダー・オブ・エンティティ(GoE)プロンプト法を提案する。 提案手法は,詳細な実体レベルのジェンダー情報を用いてモデルを指示し,正しいジェンダーインフレクションで翻訳する。 4つの評価ベンチマークを用いて, LLMの複数次元における制御翻訳能力について検討し, LLMが制御翻訳における最先端性能に達することを確認した。 さらに、複数の実体の性別を制御する際に、ジェンダー干渉現象が出現することを発見した。 最後に、既存の性別精度評価指標の限界に対処し、機械翻訳におけるジェンダーインフレクションの評価手段としてLLMを活用することを提案する。

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