論文の概要: Towards Effective Disambiguation for Machine Translation with Large
Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11668v2
- Date: Sat, 21 Oct 2023 16:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 07:30:49.178994
- 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: 我々は「あいまいな文」を翻訳する大規模言語モデルの能力について研究する。
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 handle many such 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" - i.e. those
containing highly polysemous words and/or rare word senses. We also propose two
ways to improve their disambiguation capabilities, through a) in-context
learning and b) 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 to become
better disambiguators during Machine Translation. We release our curated
disambiguation corpora and resources at
https://data.statmt.org/ambiguous-europarl.
- 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)システムの限界を露呈している。
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,「あいまいな文」を翻訳するllmの能力,すなわち高度に多義的な単語や希少な単語を含む文について検討する。
また,あいまいさを改善するための2つの方法を提案する。
a) 文脈内学習及び
b) 注意深く調整された曖昧なデータセットの微調整。
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。
我々の研究は、機械翻訳中にLLMを効果的に適応してより良い曖昧化を行うための貴重な洞察を提供する。
キュレートされた曖昧なコーパスとリソースはhttps://data.statmt.org/ambiguous-europarl.comで公開しています。
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