論文の概要: Benchmarking Machine Translation with Cultural Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14328v3
• Date: Sat, 19 Oct 2024 05:01:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:52.430456
• Title: Benchmarking Machine Translation with Cultural Awareness
• Title（参考訳）: 文化認識による機械翻訳のベンチマーク
• Authors: Binwei Yao, Ming Jiang, Tara Bobinac, Diyi Yang, Junjie Hu,
• Abstract要約: 文化関連コンテンツの翻訳は、効果的な異文化間コミュニケーションに不可欠である。 多くの文化特化項目(CSI)は言語間の翻訳を欠いていることが多い。 この難しさは機械翻訳システムの文化的意識の分析を妨げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.183458829028226
• License:
• Abstract: Translating culture-related content is vital for effective cross-cultural communication. However, many culture-specific items (CSIs) often lack viable translations across languages, making it challenging to collect high-quality, diverse parallel corpora with CSI annotations. This difficulty hinders the analysis of cultural awareness of machine translation (MT) systems, including traditional neural MT and the emerging MT paradigm using large language models (LLM). To address this gap, we introduce a novel parallel corpus, enriched with CSI annotations in 6 language pairs for investigating Culturally-Aware Machine Translation--CAMT. Furthermore, we design two evaluation metrics to assess CSI translations, focusing on their pragmatic translation quality. Our findings show the superior ability of LLMs over neural MTs in leveraging external cultural knowledge for translating CSIs, especially those lacking translations in the target culture.
• Abstract（参考訳）: 文化関連コンテンツの翻訳は、効果的な異文化間コミュニケーションに不可欠である。 しかし、多くの文化特化項目(CSI)は言語間で実行可能な翻訳を欠いていることが多く、高品質で多様な並列コーパスをCSIアノテーションで収集することは困難である。 この難しさは、従来のニューラルMTや、大型言語モデル(LLM)を用いた新しいMTパラダイムを含む、機械翻訳(MT)システムの文化的意識の分析を妨げる。 そこで我々は,CSIアノテーションを付加した新しい並列コーパスを6つの言語対に導入し,文化機械翻訳-CAMTについて検討する。 さらに,CSI翻訳の評価のための2つの評価指標を設計し,その実用的翻訳品質に着目した。 以上の結果から,CSIの翻訳に外的文化知識を活かし,特に翻訳能力の欠如が示唆された。

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