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。

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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/
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