論文の概要: That was the last straw, we need more: Are Translation Systems Sensitive to Disambiguating Context?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14610v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 06:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 22:09:58.696817
• Title: That was the last straw, we need more: Are Translation Systems Sensitive to Disambiguating Context?
• Title（参考訳）: 翻訳システムはコンテキストの曖昧さに敏感か?
• Authors: Jaechan Lee, Alisa Liu, Orevaoghene Ahia, Hila Gonen, Noah A. Smith
• Abstract要約: 我々は、源泉に存在している意味的あいまいさ(本研究における英語)について研究する。 我々は、リテラルと図形の両方にオープンなイディオムに焦点を当てている。 現在のMTモデルは、たとえ文脈が比喩的解釈を示しているとしても、英語のイディオムを文字通りに翻訳する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.38544995251642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The translation of ambiguous text presents a challenge for translation systems, as it requires using the surrounding context to disambiguate the intended meaning as much as possible. While prior work has studied ambiguities that result from different grammatical features of the source and target language, we study semantic ambiguities that exist in the source (English in this work) itself. In particular, we focus on idioms that are open to both literal and figurative interpretations (e.g., goose egg), and collect TIDE, a dataset of 512 pairs of English sentences containing idioms with disambiguating context such that one is literal (it laid a goose egg) and another is figurative (they scored a goose egg, as in a score of zero). In experiments, we compare MT-specific models and language models for (i) their preference when given an ambiguous subsentence, (ii) their sensitivity to disambiguating context, and (iii) the performance disparity between figurative and literal source sentences. We find that current MT models consistently translate English idioms literally, even when the context suggests a figurative interpretation. On the other hand, LMs are far more context-aware, although there remain disparities across target languages. Our findings underline the potential of LMs as a strong backbone for context-aware translation.
• Abstract（参考訳）: 曖昧なテキストの翻訳は、意図された意味をできるだけ曖昧にするために周囲の文脈を使う必要があるため、翻訳システムにとって困難である。 先行研究は、ソース言語とターゲット言語の文法的特徴から生じる曖昧さを研究してきたが、ソース自体に存在する意味的曖昧さについて研究している。 特に、リテラルとフィギュラティブな解釈(ガチョウ卵など)の両方にオープンなイディオムに注目し、リテラル(ガチョウ卵を産む)とフィギュラティブ(ガチョウ卵をスコア0のように得点する)という曖昧な文脈でイディオムを含む512対の英語文のデータセットであるTIDEを収集する。 実験では,MT特化モデルと言語モデルの比較を行った。 (i)あいまいな文が与えられたときの好み (二)曖昧な文脈に対する感受性、及び (iii)形容詞とリテラル語源文のパフォーマンス格差。 現在のmtモデルでは常に英語のイディオムを文字通り翻訳していることがわかった。 一方、lmsは、ターゲット言語間の差異はあるものの、はるかにコンテキスト対応である。 本研究は,文脈認識翻訳のバックボーンとしてのlmsの可能性を示す。

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