論文の概要: MORPHOGEN: A Multilingual Benchmark for Evaluating Gender-Aware Morphological Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18914v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 23:35:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.538872
• Title: MORPHOGEN: A Multilingual Benchmark for Evaluating Gender-Aware Morphological Generation
• Title（参考訳）: MORPHOGEN: 性別を考慮した形態素生成評価のための多言語ベンチマーク
• Abstract要約: 形態学的に豊かな言語では、性は動詞、代名詞、さらには性について明示的で暗黙的な言及を持つ一人称構成にも影響を及ぼす。 そこで本研究では, 文法的に多様である3つの言語において, ジェンダー・アウェア・ジェネレーションを評価するための, 形態的基盤化されたベンチマークデータセットMORPHOGENを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.819315569430293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While multilingual large language models (LLMs) perform well on high-level tasks like translation and question answering, their ability to handle grammatical gender and morphological agreement remains underexplored. In morphologically rich languages, gender influences verb conjugation, pronouns, and even first-person constructions with explicit and implicit mentions of gender. We introduce MORPHOGEN, a morphologically grounded large-scale benchmark dataset for evaluating gender-aware generation in three typologically diverse grammatically gendered languages: French, Arabic, and Hindi. The core task, GENFORM, requires models to rewrite a first-person sentence in the opposite gender while preserving its meaning and structure. We construct a high-quality synthetic dataset spanning these three languages and benchmark 15 popular multilingual LLMs (2B-70B) on their ability to perform this transformation. Our results reveal significant gaps and interesting insights into how current models handle morphological gender. MORPHOGEN provides a focused diagnostic lens for gender-aware language modeling and lays the groundwork for future research on inclusive and morphology-sensitive NLP.
• Abstract（参考訳）: 多言語大言語モデル(LLM)は、翻訳や質問応答といった高レベルなタスクでよく機能するが、文法的ジェンダーや形態的合意を扱う能力はいまだ未定である。 形態学的に豊かな言語では、性は動詞の活用、代名詞、さらには性について明示的で暗黙的な言及を持つ一人称構成にも影響を及ぼす。 我々は,フランス語,アラビア語,ヒンディー語という,文法的に多様性のある3つの言語において,ジェンダー・アウェア・ジェネレーションを評価するための,形態学的基盤を持つ大規模ベンチマークデータセットであるMORPHOGENを紹介した。 GENFORMのコアタスクは、その意味と構造を保ちながら、逆の性別で1対1の文を書き換えるモデルを必要とする。 これらの3言語にまたがる高品質な合成データセットを構築し、この変換を行う能力に基づいて、人気のある15の多言語 LLM (2B-70B) をベンチマークする。 その結果、現在のモデルが形態学的ジェンダーをどのように扱うかについて、大きなギャップと興味深い洞察が明らかとなった。 MORPHOGENは、性別対応言語モデリングに焦点をあてた診断レンズを提供し、包括的で形態に敏感なNLPの研究の基盤となる。

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