論文の概要: Bangla AI: A Framework for Machine Translation Utilizing Large Language Models for Ethnic Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14179v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 23:43:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:05:52.122351
• Title: Bangla AI: A Framework for Machine Translation Utilizing Large Language Models for Ethnic Media
• Title（参考訳）: Bangla AI: エスニックメディアのための大規模言語モデルを活用した機械翻訳フレームワーク
• Authors: MD Ashraful Goni, Fahad Mostafa, Kerk F. Kee
• Abstract要約: エスニックメディアはホスト国のディアスポラコミュニティに注目する。 ホスト国の言語を利用するのではなく、民族メディアは移民コミュニティの言語でニュースを提供する。 この研究は、民族メディア産業における大規模言語モデル(LLM)と多言語機械翻訳(MMT)の今後の統合について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ethnic media, which caters to diaspora communities in host nations, serves as a vital platform for these communities to both produce content and access information. Rather than utilizing the language of the host nation, ethnic media delivers news in the language of the immigrant community. For instance, in the USA, Bangla ethnic media presents news in Bangla rather than English. This research delves into the prospective integration of large language models (LLM) and multi-lingual machine translations (MMT) within the ethnic media industry. It centers on the transformative potential of using LLM in MMT in various facets of news translation, searching, and categorization. The paper outlines a theoretical framework elucidating the integration of LLM and MMT into the news searching and translation processes for ethnic media. Additionally, it briefly addresses the potential ethical challenges associated with the incorporation of LLM and MMT in news translation procedures.
• Abstract（参考訳）: 民族メディアは、ホスト国のディアスポラのコミュニティを対象とし、これらのコミュニティがコンテンツとアクセス情報の両方を生産するための重要なプラットフォームとなっている。 ホスト国の言語を利用するのではなく、民族メディアは移民コミュニティの言語でニュースを提供する。 例えばアメリカ合衆国では、バングラの民族メディアは英語よりもバングラでニュースを流している。 この研究は、民族メディア産業における大規模言語モデル(LLM)と多言語機械翻訳(MMT)の今後の統合について考察する。 ニュース翻訳、検索、分類の様々な面において、MDTでLLMを使用することの変換可能性に焦点を当てている。 本稿は、民族メディアのニュース検索・翻訳プロセスにLLMとMTを統合するための理論的枠組みを概説する。 さらに、ニュース翻訳におけるLLMとMTの導入に伴う潜在的な倫理的課題を簡潔に解決する。

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