論文の概要: Leveraging GPT-4 for Automatic Translation Post-Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14878v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 23:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 00:45:54.833475
• Title: Leveraging GPT-4 for Automatic Translation Post-Editing
• Title（参考訳）: gpt-4を用いた翻訳後自動編集
• Authors: Vikas Raunak, Amr Sharaf, Yiren Wang, Hany Hassan Awadallah, Arul Menezes
• Abstract要約: GPT-4は翻訳後編集に長けており、有意義で信頼できる翻訳編集が可能である。 GPT-4に基づく後編集を用いて、WMT-22英語、英語、英語、中国語、ドイツ語のペアの最先端性能を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.65958978995292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Neural Machine Translation (NMT) represents the leading approach to Machine Translation (MT), the outputs of NMT models still require translation post-editing to rectify errors and enhance quality under critical settings. In this work, we formalize the task of direct translation post-editing with Large Language Models (LLMs) and explore the use of GPT-4 to automatically post-edit NMT outputs across several language pairs. Our results demonstrate that GPT-4 is adept at translation post-editing, producing meaningful and trustworthy edits to translations that help improve its general quality as well as remove different classes of major errors in translations. In particular, human evaluations on assessing edit trustworthiness show that GPT-4 exhibits a large improvement over the prior state-of-the-art LLM. Notably, we improve upon state-of-the-art performance on WMT-22 English-Chinese, English-German, Chinese-English and German-English language pairs using GPT-4 based post-editing, as evaluated by state-of-the-art MT quality metrics. However, we also show that GPT-4 could produce hallucinated edits, thereby urging caution in its use as an expert translation post-editor.
• Abstract（参考訳）: ニューラル機械翻訳(NMT)は機械翻訳(MT)の主要なアプローチであるが、NMTモデルの出力は依然として、エラーの修正と重要な設定下での品質向上のために翻訳後編集を必要とする。 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた翻訳後直接編集のタスクを形式化し,GPT-4を用いて複数の言語ペア間でNMT出力を自動的に後処理する方法について検討する。 以上の結果から,GPT-4は翻訳後編集に長けており,翻訳の全体的な品質向上に寄与する有意義で信頼性の高い編集や,翻訳における主要な誤りの異なる分類の除去に有効であることが示唆された。 特に,人間による編集信頼性評価では,GPT-4は従来のLLMよりも大幅に改善されている。 特に,GPT-4に基づく後編集を用いて,WMT-22英語,英語,英語,中国語,ドイツ語の言語ペアの最先端性能を改善した。 しかし, GPT-4は幻覚的編集が可能であることも示し, 専門家翻訳ポストエディターとしての使用に注意を促した。

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