词典编纂拯救生命(LSL):自动翻译自杀相关语言
计算与语言
2024-12-23 v1 人工智能
摘要
近年来,旨在识别或预测自杀风险、意图或意念的研究显著增加。大多数新任务、数据集、语言模型和其他资源都聚焦于英语和西方文化背景下的自杀问题。然而,自杀是一个全球性问题,到 2030 年降低自杀率是联合国可持续发展目标的关键目标之一。由于缺乏其他可用资源,先前的工作使用与自杀相关的英语词典翻译成不同的目标语言。自然地,这导致了各种伦理紧张局势(例如:语言表达不当),即在特定文化或国家中不存在关于自杀的论述。在这项工作中,我们引入了“词典编纂拯救生命项目”来解决这一问题,并做出了三项独特贡献。首先,我们概述了伦理考量,并提供了减轻开发自杀相关资源时危害的总体指南。接下来,我们将现有的与自杀意念相关的词典翻译成 200 种不同的语言,并对部分翻译后的词典进行了人工评估。最后,我们引入了一个公共网站以提供我们的资源并实现社区参与。
引用
@article{arxiv.2412.15497,
title = {Lexicography Saves Lives (LSL): Automatically Translating Suicide-Related Language},
author = {Annika Marie Schoene and John E. Ortega and Rodolfo Joel Zevallos and Laura Haaber Ihle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.15497},
year = {2024}
}
备注
The 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025)