論文の概要: Empowering LLM-based Machine Translation with Cultural Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14328v1
• Date: Tue, 23 May 2023 17:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 13:37:06.499271
• Title: Empowering LLM-based Machine Translation with Cultural Awareness
• Title（参考訳）: 文化認識によるLLM機械翻訳の活用
• Authors: Binwei Yao, Ming Jiang, Diyi Yang, Junjie Hu
• Abstract要約: 伝統的なニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムは、しばしば文化的に特定の情報を含む文の翻訳に失敗する。 最近のインコンテキスト学習では、機械翻訳を行うために、軽量なプロンプトを使用して、大規模言語モデル(LLM)をガイドしている。 我々は、文化的に関連のある並列コーパスを構築するための新しいデータキュレーションパイプラインを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.365390827200464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional neural machine translation (NMT) systems often fail to translate sentences that contain culturally specific information. Most previous NMT methods have incorporated external cultural knowledge during training, which requires fine-tuning on low-frequency items specific to the culture. Recent in-context learning utilizes lightweight prompts to guide large language models (LLMs) to perform machine translation, however, whether such an approach works in terms of injecting culture awareness into machine translation remains unclear. To this end, we introduce a new data curation pipeline to construct a culturally relevant parallel corpus, enriched with annotations of cultural-specific entities. Additionally, we design simple but effective prompting strategies to assist this LLM-based translation. Extensive experiments show that our approaches can largely help incorporate cultural knowledge into LLM-based machine translation, outperforming traditional NMT systems in translating cultural-specific sentences.
• Abstract（参考訳）: 伝統的なニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムは、しばしば文化的に特定の情報を含む文の翻訳に失敗する。 従来のnmt法は、トレーニング中に外部文化的知識を取り入れており、文化特有の低周波項目を微調整する必要がある。 近年のインコンテキスト学習では,機械翻訳に文化意識を注入する手法として,大規模言語モデル(LLM)の指導に軽量なプロンプトが用いられている。 そこで本研究では,文化的に関連のある並列コーパスを構築するための新しいデータキュレーションパイプラインを提案する。 さらに,このLLM翻訳を支援するため,シンプルだが効果的なプロンプト戦略を設計する。 広範囲にわたる実験の結果,我々のアプローチは文化知識をLLMベースの機械翻訳に組み込むのに大きく役立ち,従来のNMTシステムよりも文化特化文の翻訳に優れていた。

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