論文の概要: (Perhaps) Beyond Human Translation: Harnessing Multi-Agent Collaboration for Translating Ultra-Long Literary Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11804v2
• Date: Thu, 01 May 2025 12:02:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.7609
• Title: (Perhaps) Beyond Human Translation: Harnessing Multi-Agent Collaboration for Translating Ultra-Long Literary Texts
• Title（参考訳）: (おそらく)人間翻訳を超えて:超長文翻訳のための多言語共同作業
• Authors: Minghao Wu, Jiahao Xu, Yulin Yuan, Gholamreza Haffari, Longyue Wang, Weihua Luo, Kaifu Zhang,
• Abstract要約: 翻訳企業の役割と協調の実践をシミュレートする,新しいマルチエージェントフレームワークであるTransAgentsを紹介する。 本研究は,翻訳品質の向上,特にテキストの長文化におけるマルチエージェント協調の可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.7988577327046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Literary translation remains one of the most challenging frontiers in machine translation due to the complexity of capturing figurative language, cultural nuances, and unique stylistic elements. In this work, we introduce TransAgents, a novel multi-agent framework that simulates the roles and collaborative practices of a human translation company, including a CEO, Senior Editor, Junior Editor, Translator, Localization Specialist, and Proofreader. The translation process is divided into two stages: a preparation stage where the team is assembled and comprehensive translation guidelines are drafted, and an execution stage that involves sequential translation, localization, proofreading, and a final quality check. Furthermore, we propose two innovative evaluation strategies: Monolingual Human Preference (MHP), which evaluates translations based solely on target language quality and cultural appropriateness, and Bilingual LLM Preference (BLP), which leverages large language models like GPT-4} for direct text comparison. Although TransAgents achieves lower d-BLEU scores, due to the limited diversity of references, its translations are significantly better than those of other baselines and are preferred by both human evaluators and LLMs over traditional human references and GPT-4} translations. Our findings highlight the potential of multi-agent collaboration in enhancing translation quality, particularly for longer texts.
• Abstract（参考訳）: 文学翻訳は、図形言語、文化的ニュアンス、独特なスタイル要素を捉える複雑さのために、機械翻訳における最も困難なフロンティアの1つである。 そこで本研究では,CEO,シニアエディタ,ジュニアエディタ,翻訳者,ローカライゼーションスペシャリスト,Proofreaderなど,人間翻訳企業の役割と協力の実践をシミュレートする,新しいマルチエージェントフレームワークであるTransAgentsを紹介する。 翻訳プロセスは、チームを集め、包括的な翻訳ガイドラインを起草する準備段階と、シーケンシャルな翻訳、ローカライゼーション、証明読取、最終的な品質チェックを含む実行段階の2段階に分けられる。 さらに,対象言語の品質と文化的適切性のみに基づく翻訳評価を行うモノリンガルヒューマン・プライス(MHP)と,直接テキスト比較にGPT-4}のような大規模言語モデルを活用するバイリンガルLDM・プライス(BLP)の2つの革新的な評価戦略を提案する。 TransAgentsはd-BLEUスコアが低いが、参照の多様性が限られているため、その翻訳は他のベースラインよりもはるかに優れており、従来の人間の参照やGPT-4の翻訳よりも人間の評価者やLLMに好まれる。 本研究は,翻訳品質の向上,特にテキストの長文化におけるマルチエージェント協調の可能性を明らかにするものである。

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