論文の概要: The Comparison of Translationese in Machine Translation and Human Transation in terms of Translation Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08661v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 19:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-21 20:04:31.254833
• Title: The Comparison of Translationese in Machine Translation and Human Transation in terms of Translation Relations
• Title（参考訳）: 機械翻訳における翻訳文と人間翻訳の翻訳関係における比較
• Authors: Fan Zhou,
• Abstract要約: この研究は2つのパラレルコーパスを用いており、それぞれが9つのジャンルにまたがって、同じソーステキストで、1つはNMTによって翻訳され、もう1つは人間によって翻訳された。 以上の結果から,NMTはHTよりも翻訳に大きく依存していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.776258153133857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study explores the distinctions between neural machine translation (NMT) and human translation (HT) through the lens of translation relations. It benchmarks HT to assess the translation techniques produced by an NMT system and aims to address three key research questions: the differences in overall translation relations between NMT and HT, how each utilizes non-literal translation techniques, and the variations in factors influencing their use of specific non-literal techniques. The research employs two parallel corpora, each spanning nine genres with the same source texts with one translated by NMT and the other by humans. Translation relations in these corpora are manually annotated on aligned pairs, enabling a comparative analysis that draws on linguistic insights, including semantic and syntactic nuances such as hypernyms and alterations in part-of-speech tagging. The results indicate that NMT relies on literal translation significantly more than HT across genres. While NMT performs comparably to HT in employing syntactic non-literal translation techniques, it falls behind in semantic-level performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ニューラルマシン翻訳(NMT)とヒューマン翻訳(HT)の区別を,翻訳関係のレンズを通して検討する。 NMTシステムによって生成された翻訳技術を評価するためにHTをベンチマークし、NMTとHTの全体的な翻訳関係の違い、それぞれが非文字翻訳技術をどのように利用するか、特定の非文字翻訳技術の使用に影響を与える要因のばらつきといった3つの重要な研究課題に対処することを目指している。 この研究は2つのパラレルコーパスを用いており、それぞれが9つのジャンルにまたがって、同じソーステキストで、1つはNMTによって翻訳され、もう1つは人間によって翻訳された。 これらのコーパスの翻訳関係は、一致したペアに手動で注釈付けされ、ハイパーネムのような意味的および構文的ニュアンスや音声のタグ付けにおける変化を含む、言語的な洞察に基づく比較分析を可能にする。 以上の結果から,NMTはHTよりも翻訳に大きく依存していることが示唆された。 NMTは構文的ノンリテラル翻訳技術でHTと同等に機能するが、セマンティックレベルの性能では劣る。

関連論文リスト

• An Empirical study of Unsupervised Neural Machine Translation: analyzing NMT output, model's behavior and sentences' contribution [5.691028372215281]
  Unsupervised Neural Machine Translation (UNMT) は、人間の翻訳された並列データがないと仮定して、NMTの結果を改善することに焦点を当てている。 私たちは、フランス語、グジャラーティ、カザフ語という3つの非常に多様な言語に焦点を合わせ、バイリンガルなNMTモデルを英語から英語に訓練し、様々なレベルの監督を行っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T20:35:08Z)
• Distinguishing Translations by Human, NMT, and ChatGPT: A Linguistic and Statistical Approach [1.6982207802596105]
  本研究では,(1)NMTとヒト翻訳(HT)からのChatGPT生成翻訳の識別可能性,(2)翻訳タイプの言語的特徴,(3)ChatGPT生成翻訳とHT,あるいはNMTとの類似度について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T15:56:05Z)
• Discourse Centric Evaluation of Machine Translation with a Densely Annotated Parallel Corpus [82.07304301996562]
  本稿では,江らが導入した大規模並列コーパスBWBに基づいて,リッチな談話アノテーションを用いた新しいデータセットを提案する。 ソース言語とターゲット言語の談話構造と類似点と相違点について検討する。 我々はMT出力が人間の翻訳と基本的に異なることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T17:36:41Z)
• Towards Reliable Neural Machine Translation with Consistency-Aware Meta-Learning [24.64700139151659]
  現在のニューラル機械翻訳(NMT)システムは信頼性の欠如に悩まされている。 本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)アルゴリズムをベースとした,一貫性を考慮したメタラーニング(CAML)フレームワークを提案する。 我々は、NIST中国語から英語へのタスク、3つのWMT翻訳タスク、TED M2Oタスクについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T09:41:28Z)
• Revamping Multilingual Agreement Bidirectionally via Switched Back-translation for Multilingual Neural Machine Translation [107.83158521848372]
  マルチリンガル・コンセンサス(MA)は、マルチリンガル・ニューラル・マシン翻訳(MNMT)の重要性を示した textbfBidirectional textbfMultilingual textbfAgreement via textbfSwitched textbfBack-textbftranslation (textbfBMA-SBT) これは、訓練済みのMNMTモデルを微調整するための、新規で普遍的な多言語合意フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T09:14:58Z)
• NMTScore: A Multilingual Analysis of Translation-based Text Similarity Measures [42.46681912294797]
  我々は多言語NMTの共通フレームワークにおける翻訳に基づく類似度尺度を解析する。 文の埋め込みなどのベースラインと比較して、翻訳に基づく尺度はパラフレーズの識別において競争力があることが証明されている。 措置は人間の判断と相対的に高い相関を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T17:57:17Z)
• Decoding and Diversity in Machine Translation [90.33636694717954]
  NMTが楽しむBLEUスコアに対して支払う費用の多様性の違いを特徴付ける。 本研究は,ジェンダー代名詞を翻訳する際に,検索が既知バイアスの正解源となることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T21:09:38Z)
• On the Limitations of Cross-lingual Encoders as Exposed by Reference-Free Machine Translation Evaluation [55.02832094101173]
  クロスランガルエンコーダの評価は通常、教師付き下流タスクにおけるゼロショットのクロスランガル転送または教師なしのクロスランガル類似性によって行われる。 本稿では、ソーステキストと(低品質な)システム翻訳を直接比較するMT(Reference-free Machine Translation)の評価について述べる。 事前学習したM-BERTとLASERで得られた最先端の言語間セマンティック表現に基づいて,様々なメトリクスを体系的に検討する。 参照なしMT評価において,セマンティックエンコーダとしての性能は低く,その2つの重要な限界を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T22:10:23Z)
• Neural Machine Translation: Challenges, Progress and Future [62.75523637241876]
  機械翻訳(英: Machine translation, MT)は、コンピュータを利用して人間の言語を自動翻訳する技術である。 ニューラルマシン翻訳(NMT)は、ディープニューラルネットワークを用いたソース言語とターゲット言語間の直接マッピングをモデル化する。 この記事では、NMTフレームワークをレビューし、NMTの課題について論じ、最近のエキサイティングな進歩を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T07:53:57Z)
• Explicit Reordering for Neural Machine Translation [50.70683739103066]
  Transformer-based neural machine translation (NMT)では、位置符号化機構は、自己アテンションネットワークが順序依存でソース表現を学習するのに役立つ。 本研究では,トランスフォーマーベースのNMTに対して,このリオーダ情報を明示的にモデル化する新しいリオーダ手法を提案する。 WMT14, WAT ASPEC日本語訳, WMT17中国語訳の実証結果から, 提案手法の有効性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T05:28:46Z)
• On the Integration of LinguisticFeatures into Statistical and Neural Machine Translation [2.132096006921048]
  機械翻訳に対する統計的アプローチの強みと人間の翻訳方法の相違について検討する。 自動翻訳システムがより正確な翻訳を行うために欠落している言語情報を同定する。 我々は、過一般化または「アルゴミックバイアス」をニューラルMTの潜在的な欠点として認識し、残りの言語問題の多くにリンクする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T16:03:38Z)

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。