論文の概要: Prompt-oriented Output of Culture-Specific Items in Translated African Poetry by Large Language Model: An Initial Multi-layered Tabular Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18644v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 09:00:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:22.095937
• Title: Prompt-oriented Output of Culture-Specific Items in Translated African Poetry by Large Language Model: An Initial Multi-layered Tabular Review
• Title（参考訳）: 翻訳されたアフリカ詩の言語モデルによるプロンプト指向の文化特有項目の出力:初期多層的タブラリレビュー
• Authors: Adeyola Opaluwah,
• Abstract要約: 本稿では,3つのアフリカ詩のアンソロジーを翻訳するための3つの構造化されたプロンプトに対して,Chat Generative PreTrained Transformer Proが生成した文化的項目の出力について検討する。 第1の表は、3つのプロンプトの後に生み出された文化的項目の結果である。 2つ目は、プロパー名詞と共通表現のAixelaフレームワークに基づいて、これらのアウトプットを分類する。 第3の表は、人間の翻訳者、カスタム翻訳エンジン、および大規模言語モデルによって生成された文化的項目をまとめたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper examines the output of cultural items generated by Chat Generative PreTrained Transformer Pro in response to three structured prompts to translate three anthologies of African poetry. The first prompt was broad, the second focused on poetic structure, and the third prompt emphasized cultural specificity. To support this analysis, four comparative tables were created. The first table presents the results of the cultural items produced after the three prompts, the second categorizes these outputs based on Aixela framework of Proper nouns and Common expressions, the third table summarizes the cultural items generated by human translators, a custom translation engine, and a Large Language Model. The final table outlines the strategies employed by Chat Generative PreTrained Transformer Pro following the culture specific prompt. Compared to the outputs of cultural items from reference human translation and the custom translation engine in prior studies the findings indicate that the culture oriented prompts used with Chat Generative PreTrained Transformer Pro did not yield significant enhancements of cultural items during the translation of African poetry from English to French. Among the fifty four cultural items, the human translation produced thirty three cultural items in repetition, the custom translation engine generated Thirty eight cultural items in repetition while Chat Generative PreTrained Transformer Pro produced forty one cultural items in repetition. The untranslated cultural items revealed inconsistencies in Large language models approach to translating cultural items in African poetry from English to French.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3つのアフリカ詩のアンソロジーを翻訳するための3つの構造化されたプロンプトに対して,Chat Generative PreTrained Transformer Proが生成した文化的項目の出力について検討する。 第1のプロンプトは広く、第2のプロンプトは詩的構造に焦点を当て、第3のプロンプトは文化的特異性を強調した。 この分析をサポートするために、4つの比較表が作成された。 第1の表は3つのプロンプト以降の文化項目の結果を示し、第2の表はプロパー名詞と共通表現のAixelaフレームワークに基づいてこれらの成果を分類し、第3の表は人訳者による文化項目の要約、カスタム翻訳エンジン、大言語モデルである。 最後の表は、文化固有のプロンプトに従って、Chat Generative PreTrained Transformer Proが採用した戦略の概要である。 先行研究における人文翻訳やカスタム翻訳エンジンによる文化項目のアウトプットと比較すると、チャト生成事前学習者プロで使用される文化指向のプロンプトは、英語からフランス語へのアフリカ詩の翻訳において、文化的項目の大幅な拡張を得られなかったことが示唆されている。 文化504点のうち、人間訳は反復で30点、税関翻訳エンジンは反復で38点、チャト生成前処理変圧器プロは反復で40点の文化財を生産した。 翻訳されていない文化品は、アフリカ詩の文化品を英語からフランス語に翻訳する大規模言語モデルにおける矛盾を明らかにした。

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