論文の概要: Improving Access to Justice for the Indian Population: A Benchmark for
Evaluating Translation of Legal Text to Indian Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09765v1
- Date: Sun, 15 Oct 2023 07:49:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 18:07:33.819703
- Title: Improving Access to Justice for the Indian Population: A Benchmark for
Evaluating Translation of Legal Text to Indian Languages
- Title（参考訳）: インド人人口の司法アクセスの改善:インド語への法的テキストの翻訳を評価するためのベンチマーク
- Authors: Sayan Mahapatra, Debtanu Datta, Shubham Soni, Adrijit Goswami,
Saptarshi Ghosh
- Abstract要約: インド司法裁判所の法的文書の多くは、歴史的理由から複雑な英語で書かれている。
インドの人口の約10%が英語を読むのに慣れている。
我々は、英語と9つのインド語で整列したテキスト単位を含む、最初の高品質な法定並列コーパスを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8300485344102477
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most legal text in the Indian judiciary is written in complex English due to
historical reasons. However, only about 10% of the Indian population is
comfortable in reading English. Hence legal text needs to be made available in
various Indian languages, possibly by translating the available legal text from
English. Though there has been a lot of research on translation to and between
Indian languages, to our knowledge, there has not been much prior work on such
translation in the legal domain. In this work, we construct the first
high-quality legal parallel corpus containing aligned text units in English and
nine Indian languages, that includes several low-resource languages. We also
benchmark the performance of a wide variety of Machine Translation (MT) systems
over this corpus, including commercial MT systems, open-source MT systems and
Large Language Models. Through a comprehensive survey by Law practitioners, we
check how satisfied they are with the translations by some of these MT systems,
and how well automatic MT evaluation metrics agree with the opinions of Law
practitioners.
- Abstract（参考訳）: インド司法裁判所の法的文書の多くは、歴史的理由から複雑な英語で書かれている。
しかし、インディアン人口の約10%が英語を読むのが快適である。
したがって、英語から利用可能な法的テキストを翻訳することで、様々なインド語で法的テキストを利用可能にする必要がある。
インド語間の翻訳については、我々の知る限り、多くの研究が行われてきたが、法的な領域における翻訳に関する先行研究はあまり行われていない。
そこで本研究では,複数の低リソース言語を含む英語と9つのインド語文単位を含む,最初の高品質な並列並列コーパスを構築した。
我々はまた、商用mtシステム、オープンソースmtシステム、大規模言語モデルを含む、このコーパス上での多種多様な機械翻訳(mt)システムの性能をベンチマークする。
法実務者による包括的調査を通じて,これらのmtシステムの翻訳にどの程度満足しているか,mt評価指標が法実務者の意見にどの程度合致しているかを確認した。
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