論文の概要: Translating scientific Latin texts with artificial intelligence: the works of Euler and contemporaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07520v2
- Date: Fri, 19 Apr 2024 02:21:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 20:26:30.412774
- Title: Translating scientific Latin texts with artificial intelligence: the works of Euler and contemporaries
- Title（参考訳）: 科学ラテン語のテキストを人工知能に翻訳する:オイラーと同時代の著作
- Authors: Sylvio R. Bistafa,
- Abstract要約: 初期の科学文献の研究における大きな障害は、ラテン語の現代語への翻訳が可能であることである。
エ・オイラーは、約850の写本を執筆し、1000通の手紙を書き、さらに2千通の手紙を受け取った。
現在、人工知能(AI)翻訳は、膨大な数のテキストを翻訳する難題を回避するために利用することができる。
Google TranslateとChatGPTという2つの一般的なAI翻訳アルゴリズムのパフォーマンスを比較するために、ベンチマークテストが実施されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The major hindrance in the study of earlier scientific literature is the availability of Latin translations into modern languages. This is particular true for the works of Euler who authored about 850 manuscripts and wrote a thousand letters and received back almost two thousand more. The translation of many of these manuscripts, books and letters have been published in various sources over the last two centuries, but many more have not yet appeared. Fortunately, nowadays, artificial intelligence (AI) translation can be used to circumvent the challenges of translating such substantial number of texts. To validate this tool, benchmark tests have been performed to compare the performance of two popular AI translating algorithms, namely Google Translate and ChatGPT. Additional tests were accomplished in translating an excerpt of a 1739 letter from Johann Bernoulli to Euler, where he announces that he was sending Euler the first part of his manuscript Hydraulica. Overall, the comparative results show that ChatGPT performed better that Google Translate not only in the benchmark tests but also in the translation of this letter, highlighting the superiority of ChatGPT as a translation tool, catering not only to general Latin practitioners but also proving beneficial for specialized Latin translators.
- Abstract（参考訳）: 初期の科学文献の研究における大きな障害は、ラテン語の現代語への翻訳が可能であることである。
これは、約850の写本を著し、1000通の手紙を書き、さらに2千通の手紙を受け取ったオイラーの作品に特に当てはまる。
これら多くの写本、本、手紙の翻訳は、過去2世紀にわたって様々な文献で出版されてきたが、まだ多くは登場していない。
幸運なことに、現在、人工知能(AI)翻訳は、膨大な数のテキストを翻訳する難題を回避するために使用することができる。
このツールを検証するために、Google TranslateとChatGPTという2つの人気のあるAI翻訳アルゴリズムのパフォーマンスを比較するためのベンチマークテストが実施されている。
1739年にヨハン・ベルヌーイ(Johann Bernoulli)からオイラー(Euler)に宛てた手紙の抜粋を翻訳し、オイラーを彼の写本『Hydraulica』の第1部として送ることを発表した。
全体的に比較すると、ChatGPTはベンチマークテストだけでなく、このレターの翻訳でもGoogle Translateより優れていることが示され、ChatGPTの翻訳ツールとしての優位性が強調され、一般的なラテン文字の実践者だけでなく、特殊なラテン文字の翻訳者にとっても有益であることが証明された。
関連論文リスト
- (Perhaps) Beyond Human Translation: Harnessing Multi-Agent Collaboration for Translating Ultra-Long Literary Texts [52.18246881218829]
本稿では,大言語モデル(LLM)をベースとした多エージェントフレームワークを,TransAgentsという企業として実装した。
本システムの有効性を評価するため,モノリンガル・ヒューマン・プライス(MHP)とバイリンガル・LLM・プライス(BLP)の2つの革新的な評価戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T05:55:08Z) - MULTITuDE: Large-Scale Multilingual Machine-Generated Text Detection
Benchmark [10.92793962395538]
MultiTuDEは、多言語マシン生成テキスト検出のための新しいベンチマークデータセットである。
11の言語で74,081の認証テキストと機械生成テキストで構成されている。
ゼロショット(統計とブラックボックス)と微調整検出器の性能を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T15:57:17Z) - The Best of Both Worlds: Combining Human and Machine Translations for
Multilingual Semantic Parsing with Active Learning [50.320178219081484]
人文翻訳と機械翻訳の両方の長所を生かした能動的学習手法を提案する。
理想的な発話選択は、翻訳されたデータの誤りとバイアスを著しく低減することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T05:57:47Z) - An Evaluation of Persian-English Machine Translation Datasets with
Transformers [1.0742675209112622]
この研究はペルシア語と英語の翻訳に使われた最もポピュラーで価値のある平行コーパスを収集し分析した。
我々は、各データセット上で2つの最新アテンションベースセq2seqモデルを微調整し、評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T08:55:08Z) - Machine Translation for Accessible Multi-Language Text Analysis [1.5484595752241124]
英語への翻訳後に計算した英語学習尺度の精度が十分であることを示す。
これは、感情分析、トピック分析、単語の埋め込みという3つの主要な分析で、16以上の言語で示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-20T04:11:38Z) - The Effect of Normalization for Bi-directional Amharic-English Neural
Machine Translation [53.907805815477126]
本稿では,比較的大規模なアムハラ語-英語並列文データセットを提案する。
我々は、既存のFacebook M2M100事前学習モデルを微調整することで、双方向のアムハラ語翻訳モデルを構築する。
その結果, 両方向のアンハラ語・英語機械翻訳の性能は, アンハラ語ホモホン文字の正規化により向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-27T07:18:53Z) - Comparing Formulaic Language in Human and Machine Translation: Insight
from a Parliamentary Corpus [0.0]
このテキストは、DeepL、Google Translate、Microsoft Translatorの3つのよく知られたニューラルネットワーク翻訳システムによって、フランス語から英語に翻訳された。
その結果, ニュースコーパスの観測結果が確認できたが, 違いは少ない。
彼らは、通常、議会のコーパスのようなよりリテラルな翻訳をもたらすテキストのジャンルを使うことが、人間と機械の翻訳を比較する際に好ましいことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-22T08:59:10Z) - Local Translation Services for Neglected Languages [0.0]
この研究は、Leonardo da Vinci氏が実践しているように、1)ハッカースピーカー("l33t")と2)逆("mirror")の2つの歴史的に興味深いが難解な言語を翻訳している。
オリジナルのコントリビューションでは、50メガバイト未満のハッカースピーカーを流用している。
長い短期記憶、リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)は、最大10,000のバイリンガル文対から構築された英対外翻訳サービスを実証する以前の研究を拡張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-05T16:25:51Z) - Improving Sentiment Analysis over non-English Tweets using Multilingual
Transformers and Automatic Translation for Data-Augmentation [77.69102711230248]
我々は、英語のつぶやきを事前学習し、自動翻訳を用いてデータ拡張を適用して非英語の言語に適応する多言語トランスフォーマーモデルを提案する。
我々のフランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語での実験は、この手法が非英語のツイートの小さなコーパスよりも、トランスフォーマーの結果を改善する効果的な方法であることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-07T15:44:55Z) - MedLatinEpi and MedLatinLit: Two Datasets for the Computational
Authorship Analysis of Medieval Latin Texts [72.16295267480838]
我々は、中世ラテン文字の2つのデータセットであるMedLatinEpiとMedLatinLitを、計算オーサシップ分析の研究に使用し、利用可能にしている。
MedLatinEpi と MedLatinLit はそれぞれ 294 と 30 のキュレートされたテキストで構成されており、MedLatinEpi のテキストはエピストリー的な性質を持ち、MedLatinLit のテキストは文学的なコメントと様々な主題に関する論文で構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-22T14:22:47Z) - Knowledge Distillation for Multilingual Unsupervised Neural Machine
Translation [61.88012735215636]
unsupervised neural machine translation (UNMT) は、最近、いくつかの言語対に対して顕著な結果を得た。
UNMTは単一の言語ペア間でのみ翻訳することができ、同時に複数の言語ペアに対して翻訳結果を生成することはできない。
本稿では,1つのエンコーダと1つのデコーダを用いて13言語間を翻訳する簡単な手法を実証的に紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T17:26:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。