論文の概要: Enhancing Entertainment Translation for Indian Languages using Adaptive Context, Style and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20440v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 11:33:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:17.490499
• Title: Enhancing Entertainment Translation for Indian Languages using Adaptive Context, Style and LLMs
• Title（参考訳）: 適応文脈, スタイル, LLMを用いたインド語のエンターテイメント翻訳の強化
• Authors: Pratik Rakesh Singh, Mohammadi Zaki, Pankaj Wasnik,
• Abstract要約: 本稿では,現在のセッションの文脈とスタイルを推定するアルゴリズムを導入し,これらの推定値を用いてLLM(Large Language Model)を誘導し,高品質な翻訳を生成するプロンプトを生成する。 本手法はLLMに依存しない言語であり,汎用ツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.55026004901472
• License:
• Abstract: We address the challenging task of neural machine translation (NMT) in the entertainment domain, where the objective is to automatically translate a given dialogue from a source language content to a target language. This task has various applications, particularly in automatic dubbing, subtitling, and other content localization tasks, enabling source content to reach a wider audience. Traditional NMT systems typically translate individual sentences in isolation, without facilitating knowledge transfer of crucial elements such as the context and style from previously encountered sentences. In this work, we emphasize the significance of these fundamental aspects in producing pertinent and captivating translations. We demonstrate their significance through several examples and propose a novel framework for entertainment translation, which, to our knowledge, is the first of its kind. Furthermore, we introduce an algorithm to estimate the context and style of the current session and use these estimations to generate a prompt that guides a Large Language Model (LLM) to generate high-quality translations. Our method is both language and LLM-agnostic, making it a general-purpose tool. We demonstrate the effectiveness of our algorithm through various numerical studies and observe significant improvement in the COMET scores over various state-of-the-art LLMs. Moreover, our proposed method consistently outperforms baseline LLMs in terms of win-ratio.
• Abstract（参考訳）: エンターテイメント領域におけるニューラルマシン翻訳(NMT)の課題に対処し、その目的は、ソース言語コンテンツからターゲット言語への対話を自動的に翻訳することである。 このタスクは、特に自動ダビング、サブティットリング、その他のコンテンツローカライズタスクにおいて様々な応用があり、ソースコンテンツがより広い読者にリーチすることができる。 従来のNMTシステムは通常、それまで遭遇した文からコンテキストやスタイルなどの重要な要素の知識伝達を促進することなく、個別の文を単独で翻訳する。 本研究は,これらの基本的側面の重要さを強調するものである。 本稿では,いくつかの事例を通じてその意義を実証し,我々の知る限り,その種の第一に,エンターテイメント翻訳のための新しい枠組みを提案する。 さらに,現在のセッションの文脈とスタイルを推定するアルゴリズムを導入し,これらの推定値を用いて,Large Language Model (LLM) を誘導して高品質な翻訳を生成するプロンプトを生成する。 本手法はLLMに依存しない言語であり,汎用ツールである。 本研究は,様々な数値計算によるアルゴリズムの有効性を実証し,多種多様な技術 LLM に対するCOMET スコアの大幅な改善を観察する。 さらに,提案手法は,勝利率の観点から,ベースラインLLMよりも一貫して優れる。

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