論文の概要: Exploring Human-Like Translation Strategy with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04118v3
• Date: Wed, 29 Nov 2023 13:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 04:05:13.632692
• Title: Exploring Human-Like Translation Strategy with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた人型翻訳戦略の探索
• Authors: Zhiwei He, Tian Liang, Wenxiang Jiao, Zhuosheng Zhang, Yujiu Yang, Rui Wang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Xing Wang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なシナリオにおいて印象的な機能を示している。 本研究は,マルチアスペクト・プロンプトと選択のためのMAPSフレームワークを提案する。 品質推定に基づく選択機構を用いて,ノイズや不ヘッピーな知識を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.49333173279508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in general scenarios, exhibiting a level of aptitude that approaches, in some aspects even surpasses, human-level intelligence. Among their numerous skills, the translation abilities of LLMs have received considerable attention. Compared to typical machine translation that focuses solely on source-to-target mapping, LLM-based translation can potentially mimic the human translation process which might take preparatory steps to ensure high-quality translation. This work explores this possibility by proposing the MAPS framework, which stands for Multi-Aspect Prompting and Selection. Specifically, we enable LLMs first to analyze the given source sentence and induce three aspects of translation-related knowledge: keywords, topics, and relevant demonstrations to guide the final translation process. Moreover, we employ a selection mechanism based on quality estimation to filter out noisy and unhelpful knowledge. Both automatic (3 LLMs x 11 directions x 2 automatic metrics) and human evaluation (preference study and MQM) demonstrate the effectiveness of MAPS. Further analysis shows that by mimicking the human translation process, MAPS reduces various translation errors such as hallucination, ambiguity, mistranslation, awkward style, untranslated text, and omission. Source code is available at https://github.com/zwhe99/MAPS-mt.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は一般的なシナリオにおいて印象的な能力を示しており、人間レベルの知性を超えている面もある。 数多くの技術の中で、LLMの翻訳能力に大きな注目を集めている。 ソースからターゲットへのマッピングのみに焦点を当てた一般的な機械翻訳と比較して、llmベースの翻訳は、高品質翻訳を確実にするために準備段階を要した人間の翻訳プロセスを模倣する可能性がある。 本研究は,マルチアスペクト・プロンプトと選択のためのMAPSフレームワークを提案する。 具体的には、まずLLMが与えられたソース文を分析し、キーワード、トピック、関連するデモという翻訳関連知識の3つの側面を誘導し、最終翻訳プロセスを導く。 さらに, 品質推定に基づく選択機構を用いて, うるさい知識や役に立たない知識をフィルタリングする。 automatic (3 llms x 11 direction x 2 automatic metrics) と human evaluation (preference study and mqm) の両方がmapsの有効性を示している。 さらに、ヒトの翻訳過程を模倣することにより、MAPSは幻覚、曖昧さ、誤訳、ぎこちないスタイル、翻訳されていないテキスト、省略といった様々な翻訳エラーを減らす。 ソースコードはhttps://github.com/zwhe99/maps-mtで入手できる。

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