Språket som vi producerar återspeglar vår personlighet, och olika personliga och demografiska egenskaper kan upptäckas i naturliga språktexter. Vi fokuserar på en särskild personlig egenskap hos författaren, kön, och studerar hur den manifesteras i originaltexter och i översättningar. Vi visar att författarens kön har en kraftfull, tydlig signal i originaltexter, men denna signal är fördunklad i människa och maskinöversättning. Vi föreslår sedan enkla domänanpassningstekniker som hjälper till att behålla de ursprungliga könsegenskaperna i översättningen, utan att skada kvaliteten på översättningen, vilket skapar mer personliga maskinöversättningssystem.
REF visar att författarens egenskaper är betydligt obfuskerade av både manuell och automatisk maskinöversättning.
Personalized Machine Translation: Preserving Original Author Traits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}