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。

関連論文リスト

• Refining Translations with LLMs: A Constraint-Aware Iterative Prompting Approach [7.5069214839655345]
  大言語モデル(LLM)は機械翻訳(MT)において顕著な熟練性を示している 本稿では,意味的正確性に不可欠なキーワードを優先することで,翻訳忠実度を高める多段階のプロンプトチェーンを提案する。 FLORES-200およびWMTデータセットのベースモデルとしてLlamaとQwenを使用した実験は、ベースラインよりも大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T05:40:24Z)
• TasTe: Teaching Large Language Models to Translate through Self-Reflection [82.83958470745381]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示した。 本稿では,自己回帰を通した翻訳を行うTasTeフレームワークを提案する。 WMT22ベンチマークにおける4つの言語方向の評価結果から,既存の手法と比較して,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T17:21:21Z)
• MT-PATCHER: Selective and Extendable Knowledge Distillation from Large Language Models for Machine Translation [61.65537912700187]
  機械翻訳(MT)分野における言語モデル(LLM)の強みを実証した。 我々は,LLMから既存のMTモデルに選択的かつ包括的かつ積極的に知識を伝達するMT-Patcherというフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T16:07:39Z)
• Salute the Classic: Revisiting Challenges of Machine Translation in the Age of Large Language Models [91.6543868677356]
  ニューラルネットワーク翻訳の進化は、6つのコア課題の影響を受けている。 これらの課題には、ドメインミスマッチ、並列データの量、まれな単語予測、長文の翻訳、単語アライメントとしてのアテンションモデル、そして準最適ビームサーチが含まれる。 この研究はこれらの課題を再考し、先進的な大規模言語モデルにおけるそれらの継続的な関連性についての洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T13:30:09Z)
• On-the-Fly Fusion of Large Language Models and Machine Translation [3.718665608549311]
  我々は,同じタスクと入力に対して,LLMを用いた機械翻訳モデルのオンザフライアンサンブルを提案する。 LLMはNMTモデルの翻訳を改善することができ、LLMとのアンサンブルは2つのより強いMTモデルをアンサンブルするよりも優れた翻訳を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T16:49:33Z)
• Mitigating Data Imbalance and Representation Degeneration in Multilingual Machine Translation [103.90963418039473]
  Bi-ACLは、MNMTモデルの性能を向上させるために、ターゲット側モノリンガルデータとバイリンガル辞書のみを使用するフレームワークである。 Bi-ACLは、長い尾の言語でも、高リソースの言語でも、より効果的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T07:31:08Z)
• Dictionary-based Phrase-level Prompting of Large Language Models for Machine Translation [91.57514888410205]
  大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトによる機械翻訳(MT)能力を示す。 LLMは、低リソースやドメイン転送のシナリオで一般的なまれな単語で入力を翻訳するのに苦労する。 LLMプロンプトは、バイリンガル辞書からの事前知識を用いてプロンプトの制御ヒントを提供することにより、稀な単語に対する効果的な解決策を提供することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T18:46:42Z)

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。