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.


翻译:近年来,非二元性别者在公共话语中的可见度显著提升。相应地,性别公平语言的考量已超越男性/女性的二元框架。然而,语言技术,尤其是机器翻译,仍存在二元性别偏见。仅从纯技术视角提出超越二元对立的性别公平机器翻译方案,可能难以满足不同目标用户群体的需求,最坏情况下甚至可能导致性别误认。为应对这一挑战,我们提出一种基于参与式行动研究的方法与案例研究,将经验专家(即酷儿与非二元性别者)、译者和机器翻译专家纳入系统设计流程。该案例研究聚焦德语,核心发现包括:为避免身份否定需重视语境依赖性,以及用户对可定制化机器翻译方案的诉求。

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