論文の概要: Towards Tailored Recovery of Lexical Diversity in Literary Machine Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17308v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 14:12:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 15:08:40.268564
- Title: Towards Tailored Recovery of Lexical Diversity in Literary Machine Translation
- Title（参考訳）: 文学機械翻訳における語彙の多様性回復に向けて
- Authors: Esther Ploeger, Huiyuan Lai, Rik van Noord, Antonio Toral,
- Abstract要約: 機械翻訳は人間翻訳よりも語彙的に劣っている。
本稿では,原文と翻訳文を区別する分類器を用いて,翻訳候補を再ランク付けする手法を提案する。
我々は,31の英蘭本翻訳に対するアプローチを評価し,ある書籍について,人間の翻訳に近い語彙的多様性のスコアを抽出することを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.875491080062233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Machine translations are found to be lexically poorer than human translations. The loss of lexical diversity through MT poses an issue in the automatic translation of literature, where it matters not only what is written, but also how it is written. Current methods for increasing lexical diversity in MT are rigid. Yet, as we demonstrate, the degree of lexical diversity can vary considerably across different novels. Thus, rather than aiming for the rigid increase of lexical diversity, we reframe the task as recovering what is lost in the machine translation process. We propose a novel approach that consists of reranking translation candidates with a classifier that distinguishes between original and translated text. We evaluate our approach on 31 English-to-Dutch book translations, and find that, for certain books, our approach retrieves lexical diversity scores that are close to human translation.
- Abstract（参考訳）: 機械翻訳は人間翻訳よりも語彙的に劣っている。
MTによる語彙の多様性の喪失は、文学の自動翻訳において問題となる。
MTの語彙多様性を高めるための現在の手法は厳密である。
しかし、我々が示したように、語彙の多様性の程度は小説によって大きく異なる可能性がある。
したがって、語彙多様性の厳密な増加を目指すのではなく、機械翻訳プロセスで失ったものを復元するタスクを再構成する。
本稿では,原文と翻訳文を区別する分類器を用いて,翻訳候補を再ランク付けする手法を提案する。
我々は,31の英蘭本翻訳に対するアプローチを評価し,ある書籍について,人間の翻訳に近い語彙的多様性のスコアを抽出することを発見した。
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