論文の概要: Towards Effective Disambiguation for Machine Translation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11668v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 22:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 17:32:52.305977
• Title: Towards Effective Disambiguation for Machine Translation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた機械翻訳の効果的曖昧化に向けて
• Authors: Vivek Iyer, Pinzhen Chen and Alexandra Birch
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はニューラル・マシン・トランスフォーメーション(NMT)システムに代わる有望な代替品として登場した。 我々は,多文語とまれな単語感覚を含む曖昧な文を翻訳するLLMの能力について検討した。 実験の結果,提案手法はDeepLやNLLBといった最先端システムと5つの言語方向のうち4つで一致し,性能を向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.80775710657672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Resolving semantic ambiguity has long been recognised as a central challenge in the field of machine translation. Recent work on benchmarking translation performance on ambiguous sentences has exposed the limitations of conventional Neural Machine Translation (NMT) systems, which fail to capture many of these cases. Large language models (LLMs) have emerged as a promising alternative, demonstrating comparable performance to traditional NMT models while introducing new paradigms for controlling the target outputs. In this paper, we study the capabilities of LLMs to translate ambiguous sentences containing polysemous words and rare word senses. We also propose two ways to improve the handling of such ambiguity through in-context learning and fine-tuning on carefully curated ambiguous datasets. Experiments show that our methods can match or outperform state-of-the-art systems such as DeepL and NLLB in four out of five language directions. Our research provides valuable insights into effectively adapting LLMs for disambiguation during machine translation.
• Abstract（参考訳）: 意味的曖昧さの解消は、機械翻訳の分野における中心的な課題として認識されてきた。 あいまいな文に対する翻訳性能のベンチマークに関する最近の研究は、従来のニューラルマシン翻訳(NMT)システムの限界を明らかにしており、これらのケースの多くを捉えていない。 大規模言語モデル(LLM)は有望な代替として登場し、従来のNMTモデルに匹敵する性能を示しながら、ターゲット出力を制御する新しいパラダイムを導入している。 本稿では,多文語とまれな単語感覚を含む曖昧な文を翻訳するLLMの能力について検討する。 また,これらの曖昧さの処理を,コンテキスト内学習と微調整により改善する方法を2つ提案する。 実験の結果,deepl や nllb のような最先端のシステムでは,5つの言語方向のうち4つが一致した。 本研究は,機械翻訳における曖昧さに対するLLMの効果的適応に関する貴重な知見を提供する。

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