論文の概要: Creating Domain-Specific Translation Memories for Machine Translation Fine-tuning: The TRENCARD Bilingual Cardiology Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02667v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 12:48:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:26:46.837358
• Title: Creating Domain-Specific Translation Memories for Machine Translation Fine-tuning: The TRENCARD Bilingual Cardiology Corpus
• Title（参考訳）: 機械翻訳微調整のためのドメイン特化翻訳メモの作成:TRENCARDバイリンガル心電図コーパス
• Authors: Gokhan Dogru,
• Abstract要約: 本稿では,翻訳者が主に使用する翻訳ツールを活用した半自動TM作成手法を紹介する。 TRENCARD Corpusと呼ばれる結果のコーパスには、約80,000のソースワードと5万の文がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This article investigates how translation memories (TM) can be created by translators or other language professionals in order to compile domain-specific parallel corpora , which can then be used in different scenarios, such as machine translation training and fine-tuning, TM leveraging, and/or large language model fine-tuning. The article introduces a semi-automatic TM preparation methodology leveraging primarily translation tools used by translators in favor of data quality and control by the translators. This semi-automatic methodology is then used to build a cardiology-based Turkish -> English corpus from bilingual abstracts of Turkish cardiology journals. The resulting corpus called TRENCARD Corpus has approximately 800,000 source words and 50,000 sentences. Using this methodology, translators can build their custom TMs in a reasonable time and use them in their bilingual data requiring tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械翻訳訓練や微調整,TM活用,大規模言語モデルの微調整など,さまざまなシナリオで使用可能な,ドメイン固有の並列コーパスをコンパイルするために,翻訳者や他の言語専門家が翻訳メモリ(TM)をどのように作成するかを検討する。 本稿では,翻訳者が用いた翻訳ツールを活用した半自動TM作成手法を紹介し,翻訳者によるデータ品質と制御について述べる。 この半自動的手法は、トルコの心臓医学雑誌のバイリンガル・抽象化から、カルディロジーに基づく英語コーパスを構築するために使用される。 TRENCARD Corpusと呼ばれる結果のコーパスには、約80,000のソースワードと5万の文がある。 この手法を使うことで、翻訳者は適切なタイミングでカスタムTMを構築し、バイリンガルデータに必要なタスクで使用することができる。

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