Många språk använder hedersbetygelser för att uttrycka artighet, socialt avstånd eller den relativa sociala statusen mellan talaren och deras mottagare. I maskinöversättning från ett språk utan hedersbetygelser såsom engelska, är det svårt att förutsäga lämplig heder, men användare kan vilja kontrollera graden av artighet i produktionen. I denna uppsats utför vi en pilotstudie för att kontrollera honorifics i neural maskinöversättning (NMT) via sidobegränsningar, med fokus på engelska→tyska. Vi visar att genom att markera (engelska) källsidan av träningsdata med en funktion som kodar användningen av hedersbetygelser på (tyska) målsidan, kan vi kontrollera de hedersbetygelser som produceras vid provtillfället. Experiment visar att valet av hedersbetygelser har en stor inverkan på översättningens kvalitet mätt med BLEU, och orakelexperiment visar att betydande förbättringar är möjliga genom att begränsa översättningen till önskad nivå av artighet.
REF används neural maskin översättning för att överföra artighet.
Controlling Politeness in Neural Machine Translation via Side Constraints
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}