論文の概要: Read it in Two Steps: Translating Extremely Low-Resource Languages with Code-Augmented Grammar Books

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01796v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 15:36:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.770086
• Title: Read it in Two Steps: Translating Extremely Low-Resource Languages with Code-Augmented Grammar Books
• Title（参考訳）: 2つのステップで読む: コード拡張文法の本で極端に低リソースの言語を翻訳する
• Authors: Chen Zhang, Jiuheng Lin, Xiao Liu, Zekai Zhang, Yansong Feng,
• Abstract要約: 本稿では,文法規則検索と適用という2つの重要なステップに分解することで,極めて低リソースな言語を翻訳する上での文法書の役割について検討する。 実験の結果,コードルールの使用はルール検索と適用の両方を大幅に促進し,最終的に13.1%のBLEU翻訳の改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.608065466078227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have shown promise in translating extremely low-resource languages using resources like dictionaries, the effectiveness of grammar books remains debated. This paper investigates the role of grammar books in translating extremely low-resource languages by decomposing it into two key steps: grammar rule retrieval and application. To facilitate the study, we introduce ZhuangRules, a modularized dataset of grammar rules and their corresponding test sentences. Our analysis reveals that rule retrieval constitutes a primary bottleneck in grammar-based translation. Moreover, although LLMs can apply simple rules for translation when explicitly provided, they encounter difficulties in handling more complex rules. To address these challenges, we propose representing grammar rules as code functions, considering their similarities in structure and the benefit of code in facilitating LLM reasoning. Our experiments show that using code rules significantly boosts both rule retrieval and application, ultimately resulting in a 13.1% BLEU improvement in translation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は辞書などのリソースを用いて非常に低リソースの言語を翻訳する可能性を示しているが、文法書の有効性については議論が続いている。 本稿では,文法規則検索と適用という2つの重要なステップに分解することで,極めて低リソースな言語を翻訳する上での文法書の役割について検討する。 そこで本研究では,文法規則とそれに対応するテスト文をモジュール化したデータセットであるZhuangRulesを紹介する。 分析の結果,規則検索は文法に基づく翻訳において主要なボトルネックとなっていることが明らかとなった。 さらに、LLMは、明示的に提供された場合、翻訳に単純な規則を適用することができるが、より複雑な規則を扱うのに苦労する。 これらの課題に対処するために, 文法規則をコード関数として表現することを提案する。 実験の結果,コードルールの使用はルール検索と適用の両方を大幅に促進し,最終的に13.1%のBLEU翻訳の改善が得られた。

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