論文の概要: How Good Are LLMs for Literary Translation, Really? Literary Translation Evaluation with Humans and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18697v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 12:48:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:25.624476
• Title: How Good Are LLMs for Literary Translation, Really? Literary Translation Evaluation with Humans and LLMs
• Title（参考訳）: 文学翻訳にLLMはどこまで優れているか : 人間とLLMによる文学翻訳評価
• Authors: Ran Zhang, Wei Zhao, Steffen Eger,
• Abstract要約: LITEVAL-CORPUSは、複数の検証された人間の翻訳と9つの機械翻訳システムからの出力を含む並列コーパスである。 非文学的人為的MT評価におけるデファクトスタンダードである多次元品質指標(MQM)は、文学翻訳には不十分であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.247387152595067
• License:
• Abstract: Recent research has focused on literary machine translation (MT) as a new challenge in MT. However, the evaluation of literary MT remains an open problem. We contribute to this ongoing discussion by introducing LITEVAL-CORPUS, a paragraph-level parallel corpus comprising multiple verified human translations and outputs from 9 MT systems, which totals over 2k paragraphs and includes 13k annotated sentences across four language pairs, costing 4.5k Euro. This corpus enables us to (i) examine the consistency and adequacy of multiple annotation schemes, (ii) compare evaluations by students and professionals, and (iii) assess the effectiveness of LLM-based metrics. We find that Multidimensional Quality Metrics (MQM), as the de facto standard in non-literary human MT evaluation, is inadequate for literary translation: While Best-Worst Scaling (BWS) with students and Scalar Quality Metric (SQM) with professional translators prefer human translations at rates of ~82% and ~94%, respectively, MQM with student annotators prefers human professional translations over the translations of the best-performing LLMs in only ~42% of cases. While automatic metrics generally show a moderate correlation with human MQM and SQM, they struggle to accurately identify human translations, with rates of at most ~20%. Our overall evaluation indicates that human professional translations consistently outperform LLM translations, where even the most recent LLMs tend to produce more literal and less diverse translations compared to human translations. However, newer LLMs such as GPT-4o perform substantially better than older ones.
• Abstract（参考訳）: 近年,MTにおける新たな課題として,文語機械翻訳(MT)が注目されているが,文語機械翻訳の評価は依然として未解決の課題である。 LITEVAL-CORPUSは,9 MTシステムからの複数の検証された翻訳と出力を含むパラレルコーパスであり,合計で2k段落を超え,4つの言語対に13k節の注釈付き文が含まれており,そのコストは4.5kユーロである。 このコーパスで私たちは (i)複数のアノテーションスキームの一貫性と妥当性を検討する。 (二)学生と専門職の評価を比較して 3) LLMに基づくメトリクスの有効性を評価する。 多次元品質指標(MQM)は,非文学的MT評価におけるデファクトスタンダードとして,文体翻訳に不適であることがわかった。学生とのBWS(Best-Worst Scaling)と,プロの翻訳者によるSQM(SQM)は,それぞれ82%と94%の率で人文翻訳を好んでいるが,学生のアノテータによるMQMは,ベストパフォーマンスのLLMの翻訳よりも人文翻訳を好んでいる。 自動測度は一般的にヒトのMQMとSQMとの適度な相関を示すが、人間の翻訳を正確に識別することは困難であり、その割合は最大で20%である。 我々の総合的な評価は、人間の翻訳はLLM翻訳より一貫して優れており、最新のLLMでさえ、人間の翻訳に比べてよりリテラルで多様性の低い翻訳を生成する傾向があることを示唆している。 しかし、GPT-4oのような新しいLSMは、古いLSMよりもかなり性能が良い。

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