論文の概要: Prompting ChatGPT for Translation: A Comparative Analysis of Translation
Brief and Persona Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00127v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 21:05:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 19:06:30.842259
- Title: Prompting ChatGPT for Translation: A Comparative Analysis of Translation
Brief and Persona Prompts
- Title（参考訳）: chatgptによる翻訳プロンプト:翻訳ブリーフとペルソナプロンプトの比較分析
- Authors: Sui He
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTにおける翻訳作業の素早い設計に,翻訳の簡潔さの概念ツールと翻訳者および著者のペルソナを組み込むことの有効性について論じる。
また, 翻訳作業において, 人から人へのコミュニケーションを促進するために構築的な要素があるものの, ChatGPTの翻訳品質の向上には有効性が限られていることが示唆された。
このことは、人間のマシンインタラクションを含むこの新たなワークフローにおいて、人間から人間のコミュニケーションパラダイムに根ざした、現在の概念的なツールセットをどのように開発するか、より爆発的な研究の必要性を暗示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prompt engineering in LLMs has shown potential for improving translation
quality. However, the potential of incorporating translation concepts in prompt
design remains largely underexplored. Against this backdrop, this paper
discusses the effectiveness of incorporating the conceptual tool of translation
brief and the personas of translator and author into prompt design for
translation tasks in ChatGPT. Findings suggest that, although certain elements
are constructive in facilitating human to human communication for translation
tasks, their effectiveness is limited for improving translation quality in
ChatGPT. This accentuates the need for more explorative research on how
translation theorists and practitioners can develop the current set of
conceptual tools rooted in the human to human communication paradigm for
translation purposes in this emerging workflow involving human machine
interaction.
- Abstract（参考訳）: LLMのプロンプトエンジニアリングは翻訳品質を改善する可能性を示している。
しかし、プロンプトデザインに翻訳概念を組み込む可能性はほとんど未検討のままである。
そこで本稿では,ChatGPTにおける翻訳作業の素早い設計に,簡単な翻訳の概念ツールと翻訳者および著者のペルソナを組み込むことの有効性について論じる。
また, 翻訳作業において, 人から人へのコミュニケーションを促進するために構築的な要素があるものの, ChatGPTの翻訳品質の向上には有効性が限られていることが示唆された。
これは、翻訳理論家や実践者が人間の機械の相互作用を含むこの新たなワークフローにおいて、人間から人間のコミュニケーションパラダイムに根ざした現在の概念的ツールセットをどのように開発できるかに関するより探索的な研究の必要性を強調する。
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