論文の概要: Proverbs Run in Pairs: Evaluating Proverb Translation Capability of Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11953v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 07:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:23:07.922026
• Title: Proverbs Run in Pairs: Evaluating Proverb Translation Capability of Large Language Model
• Title（参考訳）: Proverbs Run in Pairs:大規模言語モデルのProverb翻訳能力の評価
• Authors: Minghan Wang, Viet-Thanh Pham, Farhad Moghimifar, Thuy-Trang Vu,
• Abstract要約: 本稿では,最先端のニューラルネットワーク翻訳 (NMT) と大規模言語モデル (LLM) の翻訳能力について検討する。 4つの言語対の会話において,証明文と証明文の翻訳データセットを構築した。 実験により、研究されたモデルは、類似の文化的背景を持つ言語間の良好な翻訳を達成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.343968769798019
• License:
• Abstract: Despite achieving remarkable performance, machine translation (MT) research remains underexplored in terms of translating cultural elements in languages, such as idioms, proverbs, and colloquial expressions. This paper investigates the capability of state-of-the-art neural machine translation (NMT) and large language models (LLMs) in translating proverbs, which are deeply rooted in cultural contexts. We construct a translation dataset of standalone proverbs and proverbs in conversation for four language pairs. Our experiments show that the studied models can achieve good translation between languages with similar cultural backgrounds, and LLMs generally outperform NMT models in proverb translation. Furthermore, we find that current automatic evaluation metrics such as BLEU, CHRF++ and COMET are inadequate for reliably assessing the quality of proverb translation, highlighting the need for more culturally aware evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)の研究は目覚ましい業績を上げたにも拘わらず、イディオム、証明、口語表現などの言語における文化的要素を翻訳するという点では未熟である。 本稿では,文化的文脈に深く根ざした翻訳における,最先端のニューラルマシン翻訳(NMT)と大規模言語モデル(LLM)の能力について検討する。 我々は、4つの言語対の会話において、スタンドアロンの証明と証明の翻訳データセットを構築した。 実験の結果,研究対象の言語間翻訳は文化的背景を持つ言語間では良好であり,LLMは概ねNMTモデルより優れていることがわかった。 さらに、BLEU、CHRF++、COMETといった現在の自動評価指標は、確証翻訳の品質を確実に評価するには不十分であり、より文化的に認識された評価指標の必要性を強調している。

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