个性化机器翻译：保留原作者特征

我们产生的语言反映了我们的个性，各种个人和人口统计学特征可以在自然语言文本中被检测出来。我们关注作者的一个特定个人特征——性别，并研究它在原文和译文中是如何体现的。我们表明，作者的性别在原文中具有强烈、清晰的信号，但这种信号在人译和机器翻译中变得模糊不清。然后，我们提出简单的领域自适应技术，有助于在译文中保留原始的性别特征，同时不损害翻译质量，从而创建更具个性化的机器翻译系统。