Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-Driven Approach for Formality-Sensitive Machine Translation: Language-Specific Handling and Synthetic Data Generation

論文の概要: Data-Driven Approach for Formality-Sensitive Machine Translation: Language-Specific Handling and Synthetic Data Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14514v1
Date: Mon, 26 Jun 2023 08:45:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-27 14:25:01.952553
Title: Data-Driven Approach for Formality-Sensitive Machine Translation: Language-Specific Handling and Synthetic Data Generation
Title（参考訳）: 形式的感性機械翻訳のためのデータ駆動型アプローチ:言語特化処理と合成データ生成
Authors: Seugnjun Lee, Hyeonseok Moon, Chanjun Park, Heuiseok Lim
Abstract要約: 本稿では,4つの言語に固有の言語特性を取り入れた,形式感性機械翻訳(FSMT)のためのデータ駆動型手法を提案する。提案手法は,1)言語固有のデータハンドリング,2)大規模言語モデルと経験的プロンプトエンジニアリングを用いた合成データ生成という,2つの中核戦略に重点を置いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.536220901048185
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce a data-driven approach for Formality-Sensitive Machine Translation (FSMT) that caters to the unique linguistic properties of four target languages. Our methodology centers on two core strategies: 1) language-specific data handling, and 2) synthetic data generation using large-scale language models and empirical prompt engineering. This approach demonstrates a considerable improvement over the baseline, highlighting the effectiveness of data-centric techniques. Our prompt engineering strategy further improves performance by producing superior synthetic translation examples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,4つの対象言語の固有言語特性に対応する形式性感応機械翻訳(fsmt)のためのデータ駆動手法を提案する。私たちの方法論は2つの戦略に集中しています 1)言語固有のデータ処理、および 2)大規模言語モデルと経験的プロンプト工学を用いた合成データ生成このアプローチはベースラインを大きく改善し、データ中心の技術の有効性を強調している。提案手法は, 優れた合成翻訳例を作成することにより, 性能をさらに向上させる。

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