Participatory Research as a Path to Community-Informed, Gender-Fair Machine Translation

要約

近年、公の場でのノンバイナリーの人々の注目度が大幅に高まっています。
したがって、ジェンダー公平な言語の考慮は、男性/女性という二項対立の概念を超えています。
しかし、言語技術、特に機械翻訳 (MT) は依然として二項対立のジェンダーバイアスに悩まされています。
純粋に技術的な観点からバイナリを超えたジェンダー公平な MT のソリューションを提案すると、さまざまなターゲット ユーザー グループに対応できない可能性があり、最悪の場合はジェンダーの誤認につながる可能性があります。
この課題に対処するために、私たちは、MT 設計プロセスに経験豊富な専門家、つまりクィアやノンバイナリーの人々、翻訳者、MT の専門家を含めるための参加型行動調査に基づいた方法とケーススタディを提案します。
このケーススタディはドイツ語に焦点を当てており、その中心的な発見は、ID の無効化を回避するためのコンテキスト依存性の重要性と、カスタマイズ可能な MT ソリューションの要望です。

要約(オリジナル)

Recent years have seen a strongly increased visibility of non-binary people in public discourse. Accordingly, considerations of gender-fair language go beyond a binary conception of male/female. However, language technology, especially machine translation (MT), still suffers from binary gender bias. Proposing a solution for gender-fair MT beyond the binary from a purely technological perspective might fall short to accommodate different target user groups and in the worst case might lead to misgendering. To address this challenge, we propose a method and case study building on participatory action research to include experiential experts, i.e., queer and non-binary people, translators, and MT experts, in the MT design process. The case study focuses on German, where central findings are the importance of context dependency to avoid identity invalidation and a desire for customizable MT solutions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google