論文の概要: Gradable ChatGPT Translation Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09984v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 06:32:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 13:27:48.810454
- Title: Gradable ChatGPT Translation Evaluation
- Title（参考訳）: グラッドブルチャットGPT翻訳評価
- Authors: Hui Jiao, Bei Peng, Lu Zong, Xiaojun Zhang, Xinwei Li,
- Abstract要約: 大規模事前学習に基づく言語モデルであるChatGPTは,機械翻訳の領域に大きな影響を与えている。
翻訳の素早い設計は、翻訳のスタイル、精度、正確さなどの要因に影響を与えうる重要な側面として現れる。
本稿では,表現タイプ,翻訳スタイル,POS情報,明示的ステートメントの観点から,段階的な翻訳プロンプトを規定する総称分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.697698018200632
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ChatGPT, as a language model based on large-scale pre-training, has exerted a profound influence on the domain of machine translation. In ChatGPT, a "Prompt" refers to a segment of text or instruction employed to steer the model towards generating a specific category of response. The design of the translation prompt emerges as a key aspect that can wield influence over factors such as the style, precision and accuracy of the translation to a certain extent. However, there is a lack of a common standard and methodology on how to design and select a translation prompt. Accordingly, this paper proposes a generic taxonomy, which defines gradable translation prompts in terms of expression type, translation style, POS information and explicit statement, thus facilitating the construction of prompts endowed with distinct attributes tailored for various translation tasks. Specific experiments and cases are selected to validate and illustrate the effectiveness of the method.
- Abstract（参考訳）: 大規模事前学習に基づく言語モデルであるChatGPTは,機械翻訳の領域に大きな影響を与えている。
ChatGPTでは、"Prompt"は、特定の応答カテゴリを生成するためにモデルを操るために使用されるテキストまたは命令のセグメントを指す。
翻訳の素早い設計は、翻訳のスタイル、精度、正確さなどの要因に影響を与えうる重要な側面として現れる。
しかし、翻訳プロンプトを設計し、選択する方法に関する共通の標準や方法論が欠如している。
そこで本研究では, 表現型, 翻訳スタイル, POS情報, 明示的なステートメントの観点から, 段階的な翻訳プロンプトを定義し, 様々な翻訳タスクに適した属性を付与したプロンプトの構築を容易にする, 一般的な分類法を提案する。
この方法の有効性を検証し、実証するために、特定の実験と事例が選択される。
関連論文リスト
- Prosody in Cascade and Direct Speech-to-Text Translation: a case study
on Korean Wh-Phrases [79.07111754406841]
本研究は,韻律が重要な役割を果たす発話を明瞭にするための直接S2TTシステムの能力を評価するために,コントラスト評価を用いることを提案する。
本結果は,カスケード翻訳モデルよりも直接翻訳システムの価値を明確に示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T14:46:35Z) - Harnessing GPT-3.5-turbo for Rhetorical Role Prediction in Legal Cases [0.16385815610837165]
訴訟の修辞的役割予測タスクにおいて,大規模な事前学習型生成変換器(GPT-3.5-turbo)を問うための一段階適用手法の総合的研究を提案する。
実例数,ラベルの定義,(ラベル付き)テキストコンテキストの提示,およびこのコンテキストに関する特定の質問が,モデルの性能に肯定的な影響を与えることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T14:19:48Z) - Optimizing Machine Translation through Prompt Engineering: An
Investigation into ChatGPT's Customizability [0.0]
この研究は、ChatGPTのような大規模言語モデルに適切なプロンプトが組み込まれれば、柔軟な翻訳が可能になることを明らかにしている。
この研究は、特定の条件を満たす翻訳を生成するためにプロンプトを使用すると、翻訳品質の変化を精査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-02T19:11:04Z) - MetricPrompt: Prompting Model as a Relevance Metric for Few-shot Text
Classification [65.51149771074944]
MetricPromptは、数発のテキスト分類タスクをテキストペア関連性推定タスクに書き換えることで、言語設計の難易度を緩和する。
広範に使われている3つのテキスト分類データセットを4つのショット・セッティングで実験する。
結果から,MetricPromptは,手動弁証法や自動弁証法よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T06:51:35Z) - TIGTEC : Token Importance Guided TExt Counterfactuals [1.1642121991499805]
本稿では,スパース,プラプティブル,多種多様な対実的説明を生成するための,効率的かつモジュール化されたTIGTECを提案する。
新たな注目に基づく局所的特徴の重要性が提案されている。
実験により、TIGTECは成功率、疎度、多様性、妥当性の点で関連性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T20:11:58Z) - Linguistically Informed ChatGPT Prompts to Enhance Japanese-Chinese
Machine Translation: A Case Study on Attributive Clauses [0.0]
本稿では,日本語から中国語への帰属句の正しい翻訳の問題について検討する。
翻訳の精度を高めることを目的とした事前編集方式を提案する。
平均翻訳精度を35%以上向上させる新しい2段階のプロンプト戦略が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T20:33:40Z) - Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study [87.88120385000666]
我々は機械翻訳戦略の推進に関する体系的研究を行っている。
本稿では,プロンプトテンプレートと実演例選択の要因について検討する。
本稿では,モノリンガルデータの利用と,クロスリンガル,クロスドメイン,文-文書間伝達学習の実現可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T18:32:06Z) - Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with
Graph-aware Transformers [86.64972552583941]
我々は,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価した。
以上の結果から, モデルアーキテクチャにおける構文的依存関係を明示的に符号化することは有用であり, 英語, スペイン語, フランス語におけるコロケーションのタイプ化の差異について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T16:47:37Z) - Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt
Verbalizer for Text Classification [68.3291372168167]
我々は、外部知識を言語化に取り入れることに集中し、知識に富んだプロンプトチューニング(KPT)を形成する。
我々は,外部知識ベース(KB)を用いてラベル語空間を拡張し,拡張されたラベル語空間で予測する前に PLM 自体で拡張されたラベル語空間を洗練する。
ゼロと少数ショットのテキスト分類タスクの実験は、知識のあるプロンプトチューニングの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-04T13:00:16Z) - Deep Subjecthood: Higher-Order Grammatical Features in Multilingual BERT [7.057643880514415]
MBERT(Multilingual BERT)が文法をエンコードするには,複数言語の埋め込み空間にまたがるモルフォシンタクティックアライメントの高次文法的特徴がどのように現れるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-26T19:21:59Z) - On the Importance of Word Order Information in Cross-lingual Sequence
Labeling [80.65425412067464]
ソース言語の単語順に適合する言語間モデルでは、ターゲット言語を処理できない可能性がある。
本研究では,ソース言語の単語順序に敏感なモデルを作成することで,対象言語の適応性能が向上するかどうかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-30T03:35:44Z)
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。