論文の概要: Graph-Assisted Culturally Adaptable Idiomatic Translation for Indic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21937v1
• Date: Wed, 28 May 2025 03:42:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.398828
• Title: Graph-Assisted Culturally Adaptable Idiomatic Translation for Indic Languages
• Title（参考訳）: 文化適応型言語翻訳のためのグラフ支援型言語翻訳
• Authors: Pratik Rakesh Singh, Kritarth Prasad, Mohammadi Zaki, Pankaj Wasnik,
• Abstract要約: マルチワード式(MWE)とイディオムの翻訳には、ソース言語とターゲット言語の両方を深く理解する必要がある。 従来の静的知識グラフ(KG)とプロンプトベースのアプローチは、これらの複雑な関係を捉えるのに苦労する。 慣用的表現間の複雑なマッピングを学習する適応グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2498796510544636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Translating multi-word expressions (MWEs) and idioms requires a deep understanding of the cultural nuances of both the source and target languages. This challenge is further amplified by the one-to-many nature of idiomatic translations, where a single source idiom can have multiple target-language equivalents depending on cultural references and contextual variations. Traditional static knowledge graphs (KGs) and prompt-based approaches struggle to capture these complex relationships, often leading to suboptimal translations. To address this, we propose IdiomCE, an adaptive graph neural network (GNN) based methodology that learns intricate mappings between idiomatic expressions, effectively generalizing to both seen and unseen nodes during training. Our proposed method enhances translation quality even in resource-constrained settings, facilitating improved idiomatic translation in smaller models. We evaluate our approach on multiple idiomatic translation datasets using reference-less metrics, demonstrating significant improvements in translating idioms from English to various Indian languages.
• Abstract（参考訳）: マルチワード表現(MWE)とイディオムの翻訳は、ソース言語とターゲット言語の両方の文化的ニュアンスを深く理解する必要がある。 この課題は、単一のソースイディオムが、文化的参照や文脈の変化に応じて複数のターゲット言語等価性を持つことができる、慣用翻訳の1対多の性質によってさらに増幅される。 従来の静的知識グラフ(KG)とプロンプトに基づくアプローチは、これらの複雑な関係を捉えるのに苦労し、しばしば準最適翻訳に繋がる。 これを解決するために,適応グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法であるIdiomCEを提案する。 提案手法は,資源制約のある設定でも翻訳品質を向上し,より小さなモデルでの慣用的な翻訳を改善する。 我々は、参照なしメトリクスを用いた複数の慣用的翻訳データセットに対するアプローチを評価し、英語から様々なインド語への翻訳における大幅な改善を実証した。

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