論文の概要: CATER: Leveraging LLM to Pioneer a Multidimensional, Reference-Independent Paradigm in Translation Quality Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11261v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 17:45:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:43.758523
• Title: CATER: Leveraging LLM to Pioneer a Multidimensional, Reference-Independent Paradigm in Translation Quality Evaluation
• Title（参考訳）: CATER:翻訳品質評価における多次元参照非依存パラダイムのパイオニアへの応用
• Authors: Kurando IIDA, Kenjiro MIMURA,
• Abstract要約: Comprehensive AI-assisted Translation Edit Ratio (CATER)は、機械翻訳(MT)の品質を評価するための新しいフレームワークである。 大きな言語モデル(LLM)は、慎重に設計されたプロンプトベースのプロトコルによって使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces the Comprehensive AI-assisted Translation Edit Ratio (CATER), a novel and fully prompt-driven framework for evaluating machine translation (MT) quality. Leveraging large language models (LLMs) via a carefully designed prompt-based protocol, CATER expands beyond traditional reference-bound metrics, offering a multidimensional, reference-independent evaluation that addresses linguistic accuracy, semantic fidelity, contextual coherence, stylistic appropriateness, and information completeness. CATER's unique advantage lies in its immediate implementability: by providing the source and target texts along with a standardized prompt, an LLM can rapidly identify errors, quantify edit effort, and produce category-level and overall scores. This approach eliminates the need for pre-computed references or domain-specific resources, enabling instant adaptation to diverse languages, genres, and user priorities through adjustable weights and prompt modifications. CATER's LLM-enabled strategy supports more nuanced assessments, capturing phenomena such as subtle omissions, hallucinations, and discourse-level shifts that increasingly challenge contemporary MT systems. By uniting the conceptual rigor of frameworks like MQM and DQF with the scalability and flexibility of LLM-based evaluation, CATER emerges as a valuable tool for researchers, developers, and professional translators worldwide. The framework and example prompts are openly available, encouraging community-driven refinement and further empirical validation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械翻訳(MT)の品質を評価するための,新しい,かつ完全にプロンプト駆動のフレームワークである,包括的AI支援翻訳編集比(CATER)について紹介する。 大きな言語モデル(LLM)を慎重に設計されたプロンプトベースのプロトコルを通じて活用することにより、CATERは従来の基準付きメトリクスを超えて、言語的正確性、意味的忠実性、文脈的コヒーレンス、スタイル的適切性、情報完全性に対処する多次元の参照非依存評価を提供する。 ソースとターゲットのテキストと標準化されたプロンプトを提供することで、LCMはエラーを迅速に識別し、編集作業を定量化し、カテゴリレベルと全体的なスコアを生成することができる。 このアプローチは、事前計算された参照やドメイン固有のリソースの必要性を排除し、調整可能な重み付けと迅速な修正を通じて、多様な言語、ジャンル、ユーザの優先順位への即時適応を可能にする。 CATERのLCM対応戦略はより微妙な評価をサポートし、微妙な省略、幻覚、現代のMTシステムに挑戦する談話レベルのシフトなどの現象を捉えている。 MQMやDQFといったフレームワークの概念的な厳密さとLLMに基づく評価のスケーラビリティと柔軟性を結びつけることで、CATERは世界中の研究者、開発者、専門家にとって価値のあるツールとして現れます。 フレームワークとサンプルプロンプトは公開されており、コミュニティ主導の洗練とさらなる実証的検証を促進する。

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