Gender inclusivity in language has become a central topic of debate and research. Its application in the cross-lingual contexts of human and machine translation (MT), however, remains largely unexplored. Here, we discuss Gender-Neutral Translation (GNT) as a form of gender inclusivity in translation and advocate for its adoption for MT models, which have been found to perpetuate gender bias and discrimination. To this aim, we review a selection of relevant institutional guidelines for Gender-Inclusive Language (GIL) to collect and systematize useful strategies of gender neutralization. Then, we discuss GNT and its scenarios of use, devising a list of desiderata. Finally, we identify the main technical challenges to the implementation of GNT in MT. Throughout these contributions we focus on translation from English into Italian, as representative of salient linguistic transfer problems, due to the different rules for gender marking in their grammar.


翻译:语言中的性别包容性已成为辩论和研究的中心议题,但在人文和机器翻译(MT)的跨语言背景中,其应用基本上仍未探讨。在这里,我们讨论性别-新翻译(GNT)作为翻译中的性别包容性的一种形式,并倡导采用MT模式,这已经发现使性别偏见和歧视永久化。为此,我们审查性别包容性语言(GIL)相关机构准则的选择,以收集和系统化有用的性别中立战略。然后,我们讨论GNT及其使用设想,制定一份德赛拉塔清单。最后,我们确定了在MT中实施GNT的主要技术挑战。我们在整个贡献中,我们侧重于将英语翻译为意大利语,因为其语法对性别标识有不同的规则,我们注重将英语翻译为主要语言转移问题的代表。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器翻译(Machine Translation)涵盖计算语言学和语言工程的所有分支,包含多语言方面。特色论文涵盖理论,描述或计算方面的任何下列主题:双语和多语语料库的编写和使用,计算机辅助语言教学,非罗马字符集的计算含义,连接主义翻译方法,对比语言学等。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mt/
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员