关注包容性差距：基于 mGeNTE 的多语言性别中性翻译评估
计算与语言
2025-09-19 v3
摘要
避免不当（二进制）性别推断和默认男性化语言的传播，仍是面向包容性多语言技术的关键挑战，尤其是在翻译到性别形态丰富的语言时。性别中性翻译（Gender-neutral translation, GNT）代表了一种向更公平的跨语言交流的语言策略。然而，现有研究在GNT方面仅限于少数资源和语言对。为弥合这一差距，本文引入 mGeNTE（一个由专家精选构建的资源），并据此开展了针对遵循指令的先进语言模型（语言模型，LMs）的首次系统化多语言包容性翻译评估。实验在 en-es/de/it/el 语言对上表明，虽然模型能够识别何时需要中性表达，但无法一致地产生中性翻译，从而限制了其实际应用性。为探究这一行为，本文通过可解释性分析丰富了评估工作，识别出任务相关特征，并为理解基于LM的GNT内部动态提供初步见解。
引用
@article{arxiv.2501.09409,
title = {Mind the Inclusivity Gap: Multilingual Gender-Neutral Translation Evaluation with mGeNTE},
author = {Beatrice Savoldi and Giuseppe Attanasio and Eleonora Cupin and Eleni Gkovedarou and Janiça Hackenbuchner and Anne Lauscher and Matteo Negri and Andrea Piergentili and Manjinder Thind and Luisa Bentivogli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.09409},
year = {2025}
}