論文の概要: Can Uniform Meaning Representation Help GPT-4 Translate from Indigenous Languages?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08900v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 02:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:57.095932
• Title: Can Uniform Meaning Representation Help GPT-4 Translate from Indigenous Languages?
• Title（参考訳）: 一様意味表現はGPT-4の言語翻訳に役立つか?
• Authors: Shira Wein,
• Abstract要約: GPT-4プロンプトに組み込むことで,低リソース言語に対する一様意味表現(UMR)の技術的有用性を検討する。 テストケースの大部分では、UMRを即時的な結果に統合することで、統計的に顕著なパフォーマンス向上が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.02487511510606
• License:
• Abstract: While ChatGPT and GPT-based models are able to effectively perform many tasks without additional fine-tuning, they struggle with related to extremely low-resource languages and indigenous languages. Uniform Meaning Representation (UMR), a semantic representation designed to capture the meaning of texts in many languages, is well-poised to be leveraged in the development of low-resource language technologies. In this work, we explore the downstream technical utility of UMR for low-resource languages by incorporating it into GPT-4 prompts. Specifically, we examine the ability of GPT-4 to perform translation from three indigenous languages (Navajo, Ar\'apaho, and Kukama), with and without demonstrations, as well as with and without UMR annotations. Ultimately we find that in the majority of our test cases, integrating UMR into the prompt results in a statistically significant increase in performance, which is a promising indication of future applications of the UMR formalism.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTとGPTベースのモデルは、追加の微調整なしに多くのタスクを効果的に実行できますが、非常に低リソースの言語やネイティブ言語に関連することに苦労しています。 統一意味表現(UMR、Uniform Meaning Representation)は、多くの言語におけるテキストの意味を捉えた意味表現である。 本稿では,GPT-4プロンプトに組み込むことで,低リソース言語におけるUMRのダウンストリーム技術の有用性について検討する。 具体的には,3つの母国語(Navajo,Ar\'apaho,Kukama)の翻訳能力と UMR アノテーションの有無を検討した。 最終的に、テストケースの大部分では、UMRを即座に統合することで、統計的に顕著なパフォーマンス向上が得られます。

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