論文の概要: Mind the Inclusivity Gap: Multilingual Gender-Neutral Translation Evaluation with mGeNTE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09409v3
• Date: Thu, 18 Sep 2025 17:48:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:13.92244
• Title: Mind the Inclusivity Gap: Multilingual Gender-Neutral Translation Evaluation with mGeNTE
• Title（参考訳）: マインド・ザ・インクルーシティ・ギャップ:mGeNTEを用いた多言語性-神経翻訳の評価
• Authors: Beatrice Savoldi, Giuseppe Attanasio, Eleonora Cupin, Eleni Gkovedarou, Janiça Hackenbuchner, Anne Lauscher, Matteo Negri, Andrea Piergentili, Manjinder Thind, Luisa Bentivogli,
• Abstract要約: ジェンダーニュートラル翻訳(GNT)は、言語間のより公平なコミュニケーションに向けた言語戦略である。 我々は、専門家によるリソースであるmGeNTEを導入し、包括的翻訳の最初の体系的多言語的評価を行う。 en-es/de/it/elの実験では、モデルが中立性が適切かどうかを認識できるが、中立的な翻訳を一貫して生成することはできないことが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.11872938329087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Avoiding the propagation of undue (binary) gender inferences and default masculine language remains a key challenge towards inclusive multilingual technologies, particularly when translating into languages with extensive gendered morphology. Gender-neutral translation (GNT) represents a linguistic strategy towards fairer communication across languages. However, research on GNT is limited to a few resources and language pairs. To address this gap, we introduce mGeNTE, an expert-curated resource, and use it to conduct the first systematic multilingual evaluation of inclusive translation with state-of-the-art instruction-following language models (LMs). Experiments on en-es/de/it/el reveal that while models can recognize when neutrality is appropriate, they cannot consistently produce neutral translations, limiting their usability. To probe this behavior, we enrich our evaluation with interpretability analyses that identify task-relevant features and offer initial insights into the internal dynamics of LM-based GNT.
• Abstract（参考訳）: 未成年(バイナリ)性推論と既定男性言語が伝播することを避けることは、包括的多言語技術にとって重要な課題であり、特に、広範囲な性形態を持つ言語に翻訳する場合である。 ジェンダーニュートラル翻訳(GNT)は、言語間のより公平なコミュニケーションに向けた言語戦略である。 しかし、GNTの研究はいくつかのリソースと言語ペアに限られている。 このギャップに対処するため、専門家によるリソースであるmGeNTEを導入し、最先端の命令追従言語モデル(LM)を用いた包括的翻訳の体系的多言語評価を行う。 en-es/de/it/elの実験では、モデルが中立性が適切かどうかを認識できるが、中立的な翻訳を一貫して生成することはできず、ユーザビリティが制限されることが明らかになった。 本研究は,タスク関連特徴を識別する解釈可能性分析による評価を充実させ,LMベースのGNTの内部ダイナミクスに関する最初の知見を提供する。

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