論文の概要: Cultural Adaptation of Menus: A Fine-Grained Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13534v1
• Date: Sat, 24 Aug 2024 09:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 19:09:24.490182
• Title: Cultural Adaptation of Menus: A Fine-Grained Approach
• Title（参考訳）: メヌスの文化的適応 : 微粒化アプローチ
• Authors: Zhonghe Zhang, Xiaoyu He, Vivek Iyer, Alexandra Birch,
• Abstract要約: CSI(Machine Translation of Culture-Specific Items)は、重要な課題である。 CSI翻訳に関する最近の研究は、様々な言語や文化に適応するためにLarge Language Models (LLM)を用いていくつかの成功を収めている。 CSIラベルと非CSIラベルをアノテートした中国語メニューコーパスで最大となる ChineseMenuCSI データセットを提案する。 我々は,ほとんどのカテゴリにおいて,GPTに基づくプロンプトよりも優れた自動CSI識別手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.08115795037042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Translation of Culture-Specific Items (CSIs) poses significant challenges. Recent work on CSI translation has shown some success using Large Language Models (LLMs) to adapt to different languages and cultures; however, a deeper analysis is needed to examine the benefits and pitfalls of each method. In this paper, we introduce the ChineseMenuCSI dataset, the largest for Chinese-English menu corpora, annotated with CSI vs Non-CSI labels and a fine-grained test set. We define three levels of CSI figurativeness for a more nuanced analysis and develop a novel methodology for automatic CSI identification, which outperforms GPT-based prompts in most categories. Importantly, we are the first to integrate human translation theories into LLM-driven translation processes, significantly improving translation accuracy, with COMET scores increasing by up to 7 points.
• Abstract（参考訳）: CSI(Machine Translation of Culture-Specific Items)は、重要な課題である。 CSI翻訳に関する最近の研究は、様々な言語や文化に適応するために、LLM(Large Language Models)を用いたいくつかの成功例を示しているが、それぞれの手法の利点や落とし穴を調べるためには、より深い分析が必要である。 本稿では,中国語と英語のメニューコーパスで最大である ChineseMenuCSI データセットについて紹介する。 我々は、よりニュアンスな分析のためのCSIの3つのレベルを定義し、多くのカテゴリにおいてGPTベースのプロンプトよりも優れた自動CSI識別手法を開発した。 重要なことは、人間翻訳理論をLLM駆動翻訳プロセスに統合し、COMETスコアを最大7ポイント増加させ、翻訳精度を大幅に向上させることである。

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