論文の概要: Domain Terminology Integration into Machine Translation: Leveraging Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14451v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 23:25:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 23:42:47.337859
• Title: Domain Terminology Integration into Machine Translation: Leveraging Large Language Models
• Title（参考訳）: 機械翻訳へのドメイン用語の統合: 大きな言語モデルを活用する
• Authors: Yasmin Moslem, Gianfranco Romani, Mahdi Molaei, Rejwanul Haque, John D. Kelleher, Andy Way
• Abstract要約: 本稿では,WMT 2023 におけるドイツ語-英語(DE-EN),英語-チェコ語(EN-CS),中国語-英語(ZH-EN)言語対に対する提案手法について述べる。 この課題は、技術用語を正確に翻訳するシステムを開発するために参加者に挑戦することで機械翻訳(MT)を進めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.178046741931973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper discusses the methods that we used for our submissions to the WMT 2023 Terminology Shared Task for German-to-English (DE-EN), English-to-Czech (EN-CS), and Chinese-to-English (ZH-EN) language pairs. The task aims to advance machine translation (MT) by challenging participants to develop systems that accurately translate technical terms, ultimately enhancing communication and understanding in specialised domains. To this end, we conduct experiments that utilise large language models (LLMs) for two purposes: generating synthetic bilingual terminology-based data, and post-editing translations generated by an MT model through incorporating pre-approved terms. Our system employs a four-step process: (i) using an LLM to generate bilingual synthetic data based on the provided terminology, (ii) fine-tuning a generic encoder-decoder MT model, with a mix of the terminology-based synthetic data generated in the first step and a randomly sampled portion of the original generic training data, (iii) generating translations with the fine-tuned MT model, and (iv) finally, leveraging an LLM for terminology-constrained automatic post-editing of the translations that do not include the required terms. The results demonstrate the effectiveness of our proposed approach in improving the integration of pre-approved terms into translations. The number of terms incorporated into the translations of the blind dataset increases from an average of 36.67% with the generic model to an average of 72.88% by the end of the process. In other words, successful utilisation of terms nearly doubles across the three language pairs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,WMT 2023 におけるドイツ語-英語(DE-EN),英語-チェコ語(EN-CS),中国語-英語(ZH-EN)言語対に対する提案手法について述べる。 この課題は、技術用語を正確に翻訳し、究極的には専門分野におけるコミュニケーションと理解を強化するシステムを開発するよう、参加者に挑戦することで機械翻訳(MT)を進めることを目的としている。 そこで,本研究では,合成バイリンガル用語に基づくデータ生成と,mtモデルによって生成された後編集翻訳の2つの目的に対して,大言語モデル(llm)を用いた実験を行う。 当社のシステムは4段階のプロセスを採用しています。 i) LLMを用いて提供される用語に基づいてバイリンガル合成データを生成する。 (II) 汎用エンコーダデコーダMTモデルに、第1ステップで生成された用語に基づく合成データと、元の汎用トレーニングデータのランダムなサンプルデータとを混合して微調整する。 (iii)微調整mtモデルによる翻訳の生成、 (iv)最後に、用語を含まない翻訳の語尾制約付き自動後編集にllmを利用する。 その結果,提案手法が事前承認された語句の翻訳への統合を改善する効果が示された。 ブラインドデータセットの翻訳に含まれる用語の数は、一般的なモデルで平均36.67%から、プロセスの終了までに平均72.88%まで増加する。 言い換えれば、成功した用語の使用率は3つの言語ペアのほぼ2倍になる。

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