Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMTE: Corpus and Metrics for Evaluating Machine Translation Quality of Metaphorical Language

論文の概要: MMTE: Corpus and Metrics for Evaluating Machine Translation Quality of Metaphorical Language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13698v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 16:52:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 18:54:50.806754
Title: MMTE: Corpus and Metrics for Evaluating Machine Translation Quality of Metaphorical Language
Title（参考訳）: MMTE:メタフォリカル言語の機械翻訳品質評価のためのコーパスとメトリクス
Authors: Shun Wang, Ge Zhang, Han Wu, Tyler Loakman, Wenhao Huang, Chenghua Lin,
Abstract要約: 図形言語の翻訳に焦点をあてた評価指標のセットを提案する。評価プロトコルは,メタフォラル等価性,感情,認証性,品質の4つの側面を推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.927721757976705
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Machine Translation (MT) has developed rapidly since the release of Large Language Models and current MT evaluation is performed through comparison with reference human translations or by predicting quality scores from human-labeled data. However, these mainstream evaluation methods mainly focus on fluency and factual reliability, whilst paying little attention to figurative quality. In this paper, we investigate the figurative quality of MT and propose a set of human evaluation metrics focused on the translation of figurative language. We additionally present a multilingual parallel metaphor corpus generated by post-editing. Our evaluation protocol is designed to estimate four aspects of MT: Metaphorical Equivalence, Emotion, Authenticity, and Quality. In doing so, we observe that translations of figurative expressions display different traits from literal ones.
Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)は,大規模言語モデルのリリース以降急速に発展し,人間の参照翻訳との比較や,ラベル付きデータから品質スコアを予測することによって,現在のMT評価を行う。しかし、これらの主流評価手法は、具体的品質にはほとんど注意を払わず、流布と事実の信頼性に重点を置いている。本稿では,MTの図形的品質について検討し,図形言語の翻訳に焦点をあてた評価指標のセットを提案する。また、後編集により生成された多言語並列メタファーコーパスも提示する。評価プロトコルは,メタフォラル等価性,感情,認証性,品質の4つの側面を推定する。このようにして、図形表現の翻訳が、リテラルと異なる特徴を示すのを観察する。

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