Språkbruk är känt för att påverkas av personlighetsdrag såväl som av sociodemografiska egenskaper som ålder eller modersmål. Som ett resultat av detta är det möjligt att automatiskt identifiera dessa egenskaper hos författaren från hennes texter. Det har nyligen visat sig att kunskap om sådana dimensioner kan förbättra prestandan i NLP-uppgifter som ämnes- och känslomodellering. Vi posit att maskin översättning är ett annat program som bör vara personlig. För att motivera detta undersöker vi om översättningen bevarar demografiska och psykometriska egenskaper. Vi visar att, till stor del, både översättning av källutbildningsdata till målspråket, och måltestdata till källspråket har en skadlig effekt på exaktheten av att förutsäga upphovsmannens egenskaper. Vi hävdar att detta stöder behovet av personliga och personlighetsmedvetna maskinöversättningsmodeller.
REF motiverade behovet av mer personlig MT.
Motivating Personality-aware Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}