論文の概要: Mitigating Translationese in Low-resource Languages: The Storyboard Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10152v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 10:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 19:19:02.349901
• Title: Mitigating Translationese in Low-resource Languages: The Storyboard Approach
• Title（参考訳）: 低リソース言語における翻訳文の修正:ストーリーボードアプローチ
• Authors: Garry Kuwanto, Eno-Abasi E. Urua, Priscilla Amondi Amuok, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Anuoluwapo Aremu, Verrah Otiende, Loice Emma Nanyanga, Teresiah W. Nyoike, Aniefon D. Akpan, Nsima Ab Udouboh, Idongesit Udeme Archibong, Idara Effiong Moses, Ifeoluwatayo A. Ige, Benjamin Ajibade, Olumide Benjamin Awokoya, Idris Abdulmumin, Saminu Mohammad Aliyu, Ruqayya Nasir Iro, Ibrahim Said Ahmad, Deontae Smith, Praise-EL Michaels, David Ifeoluwa Adelani, Derry Tanti Wijaya, Anietie Andy,
• Abstract要約: 本稿では,より流動的で自然な文を引き出すために,ストーリーボードを活用した新しいデータ収集手法を提案する。 提案手法では,視覚刺激のあるネイティブ話者をストーリーボード形式で提示し,その記述を原文に直接露出することなく収集する。 従来のテキスト翻訳手法とストーリーボードによるアプローチを,精度と流布率の観点から総合評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.676710061071809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-resource languages often face challenges in acquiring high-quality language data due to the reliance on translation-based methods, which can introduce the translationese effect. This phenomenon results in translated sentences that lack fluency and naturalness in the target language. In this paper, we propose a novel approach for data collection by leveraging storyboards to elicit more fluent and natural sentences. Our method involves presenting native speakers with visual stimuli in the form of storyboards and collecting their descriptions without direct exposure to the source text. We conducted a comprehensive evaluation comparing our storyboard-based approach with traditional text translation-based methods in terms of accuracy and fluency. Human annotators and quantitative metrics were used to assess translation quality. The results indicate a preference for text translation in terms of accuracy, while our method demonstrates worse accuracy but better fluency in the language focused.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語は、翻訳に基づく手法に依存するため、高品質な言語データを取得することの難しさに直面することが多い。 この現象は、対象言語における流布や自然性に欠ける翻訳文をもたらす。 本稿では,より流動的で自然な文章を引き出すために,ストーリーボードを活用した新しいデータ収集手法を提案する。 提案手法では,視覚刺激のあるネイティブ話者をストーリーボード形式で提示し,その記述を原文に直接露出することなく収集する。 従来のテキスト翻訳手法とストーリーボードによるアプローチを,精度と流布率の観点から総合評価した。 翻訳品質を評価するために、人間のアノテーションと定量的な指標が用いられた。 その結果,テキスト翻訳の精度が向上するのに対して,本手法はより精度が悪く,言語に焦点を絞った流布度が向上することを示した。

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