의미 중복만으로는 충분하지 않다: 튀르키예어와 영어 간의 억양어 표현 번역

When Semantic Overlap Is Not Enough: Cross-Lingual Euphemism Transfer Between Turkish and English

억양어 표현은 사회적으로 민감한 표현을 대체하며, 종종 의미를 완화하거나 재구성하는데, 이러한 표현은 문화적, 화용적 맥락에 크게 의존하기 때문에 언어 간 모델링이 복잡합니다. 본 연구에서는 다국어 억양어 표현 감지에서 교차 언어적 동등성이 번역에 미치는 영향을 조사합니다. 우리는 튀르키예어와 영어에서 잠재적인 억양어 표현(PETs)을 기능적, 화용적, 의미적 일관성을 기준으로 겹치는 억양어 표현(OPETs)과 겹치지 않는 억양어 표현(NOPETs)으로 분류했습니다. 연구 결과는 다음과 같은 불균형을 보여줍니다. 의미 중복은 긍정적인 번역을 보장하기에 충분하지 않으며, 특히 자원이 부족한 튀르키예어에서 영어로의 번역에서, 겹치는 억양어 표현이라 하더라도 성능이 저하될 수 있으며, 경우에 따라 NOPET 기반 훈련을 통해 성능이 향상되는 경우도 있습니다. 이러한 예상 밖의 결과는 레이블 분포의 차이로 설명될 수 있습니다. 범주 수준의 분석 결과, 번역은 도메인별 일관성에 영향을 받을 수 있지만, 데이터 희소성으로 인해 증거는 제한적입니다.

Euphemisms substitute socially sensitive expressions, often softening or reframing meaning, and their reliance on cultural and pragmatic context complicates modeling across languages. In this study, we investigate how cross-lingual equivalence influences transfer in multilingual euphemism detection. We categorize Potentially Euphemistic Terms (PETs) in Turkish and English into Overlapping (OPETs) and Non-Overlapping (NOPETs) subsets based on their functional, pragmatic, and semantic alignment. Our findings reveal a transfer asymmetry: semantic overlap is insufficient to guarantee positive transfer, particularly in low-resource Turkish-to-English direction, where performance can degrade even for overlapping euphemisms, and in some cases, improve under NOPET-based training. Differences in label distribution help explain these counterintuitive results. Category-level analysis suggests that transfer may be influenced by domain-specific alignment, though evidence is limited by sparsity.