論文の概要: GrammaMT: Improving Machine Translation with Grammar-Informed In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18702v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 12:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:00.969076
• Title: GrammaMT: Improving Machine Translation with Grammar-Informed In-Context Learning
• Title（参考訳）: GrammaMT:Grammar-informed In-Context Learningによる機械翻訳の改善
• Authors: Rita Ramos, Everlyn Asiko Chimoto, Maartje ter Hoeve, Natalie Schluter,
• Abstract要約: GrammaMTは、Interlinear Glossed Text (IGT) を用いた機械翻訳のための文法的に認識可能なプロンプト手法である GrammaMTは、グロスショット、チェーングロス、モデルグロスの3つのプロンプト戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.231635424652126
• License:
• Abstract: We introduce GrammaMT, a grammatically-aware prompting approach for machine translation that uses Interlinear Glossed Text (IGT), a common form of linguistic description providing morphological and lexical annotations for source sentences. GrammaMT proposes three prompting strategies: gloss-shot, chain-gloss and model-gloss. All are training-free, requiring only a few examples that involve minimal effort to collect, and making them well-suited for low-resource setups. Experiments show that GrammaMT enhances translation performance on open-source instruction-tuned LLMs for various low- to high-resource languages across three benchmarks: (1) the largest IGT corpus, (2) the challenging 2023 SIGMORPHON Shared Task data over endangered languages, and (3) even in an out-of-domain setting with FLORES. Moreover, ablation studies reveal that leveraging gloss resources could substantially boost MT performance (by over 17 BLEU points) if LLMs accurately generate or access input sentence glosses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語記述の共通形式であるInterlinear Glossed Text (IGT) を用いた機械翻訳の文法的手法であるGrammaMTを紹介する。 GrammaMTは、グロスショット、チェーングロス、モデルグロスの3つのプロンプト戦略を提案する。 すべてトレーニング不要で、収集に最小限の労力を要し、低リソースのセットアップに適しているサンプルはごくわずかです。 実験により,GrammaMTは,(1)最大のIGTコーパス,(2)絶滅危惧言語上での課題である2023 SIGMORPHON共有タスクデータ,(3)FLORESを用いたドメイン外設定においても,オープンソース命令チューニングLLMの翻訳性能を向上させることが示された。 さらに,LLMが入力文のグルースを正確に生成またはアクセスした場合,光沢資源の活用によりMT性能が著しく向上すること(BLEU17点以上)が示唆された。

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