論文の概要: Decomposed Prompting for Machine Translation Between Related Languages using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13085v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 02:30:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 12:15:02.024476
• Title: Decomposed Prompting for Machine Translation Between Related Languages using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた関連言語間の機械翻訳のための分解プロンプト
• Authors: Ratish Puduppully, Anoop Kunchukuttan, Raj Dabre, Ai Ti Aw, Nancy F. Chen
• Abstract要約: DecoMTは、単語チャンク翻訳のシーケンスに翻訳プロセスを分解する、数発のプロンプトの新しいアプローチである。 DecoMTはBLOOMモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.35106713257871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates machine translation between related languages i.e., languages within the same family that share linguistic characteristics such as word order and lexical similarity. Machine translation through few-shot prompting leverages a small set of translation pair examples to generate translations for test sentences. This procedure requires the model to learn how to generate translations while simultaneously ensuring that token ordering is maintained to produce a fluent and accurate translation. We propose that for related languages, the task of machine translation can be simplified by leveraging the monotonic alignment characteristic of such languages. We introduce DecoMT, a novel approach of few-shot prompting that decomposes the translation process into a sequence of word chunk translations. Through automatic and human evaluation conducted on multiple related language pairs across various language families, we demonstrate that our proposed approach of decomposed prompting surpasses multiple established few-shot baseline approaches. For example, DecoMT outperforms the strong few-shot prompting BLOOM model with an average improvement of 8 chrF++ scores across the examined languages.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単語の順序や語彙的類似性などの言語的特徴を共有する同族言語間の機械翻訳について検討する。 数少ないプロンプトによる機械翻訳は、少数の翻訳ペアの例を利用して、テスト文の翻訳を生成する。 この手順では、トークンの順序が維持され、流動的で正確な翻訳を生成することを保証すると同時に、翻訳を生成する方法を学ぶ必要がある。 関連する言語では,そのような言語の単調なアライメント特性を利用することにより,機械翻訳のタスクを単純化できることを示す。 本稿では,翻訳過程を単語のチャンク変換の列に分解する,マイナショットプロンプトの新しいアプローチであるdecomtを紹介する。 様々な言語家族を対象とした複数の言語ペアによる自動的・人為的評価を通じて,提案手法が確立された複数ショットベースラインアプローチを超えることを示す。 例えば、DecoMTは、検査対象言語全体で平均8 chrF++スコアを改善したBLOOMモデルよりも優れている。

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