論文の概要: MAS-LitEval : Multi-Agent System for Literary Translation Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14199v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 05:33:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.34236
• Title: MAS-LitEval : Multi-Agent System for Literary Translation Quality Assessment
• Title（参考訳）: MAS-LitEval : 翻訳品質評価のためのマルチエージェントシステム
• Authors: Junghwan Kim, Kieun Park, Sohee Park, Hyunggug Kim, Bongwon Suh,
• Abstract要約: 文学翻訳は、文化的ニュアンスと様式的な要素を保存する必要がある。 BLEUやMETEORといった従来のメトリクスは、語彙重なりに重点を置いているため、評価に失敗する。 言語モデル(LLM)を用いたマルチエージェントシステムMAS-LitEvalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.703909513367545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Literary translation requires preserving cultural nuances and stylistic elements, which traditional metrics like BLEU and METEOR fail to assess due to their focus on lexical overlap. This oversight neglects the narrative consistency and stylistic fidelity that are crucial for literary works. To address this, we propose MAS-LitEval, a multi-agent system using Large Language Models (LLMs) to evaluate translations based on terminology, narrative, and style. We tested MAS-LitEval on translations of The Little Prince and A Connecticut Yankee in King Arthur's Court, generated by various LLMs, and compared it to traditional metrics. \textbf{MAS-LitEval} outperformed these metrics, with top models scoring up to 0.890 in capturing literary nuances. This work introduces a scalable, nuanced framework for Translation Quality Assessment (TQA), offering a practical tool for translators and researchers.
• Abstract（参考訳）: 文学翻訳は、BLEUやMETEORのような伝統的なメトリクスが語彙の重なりに焦点を合わせていないため、文化的ニュアンスや様式的な要素を保存する必要がある。 この監視は、文学作品に不可欠な物語の一貫性と様式的忠実さを無視している。 そこで本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたマルチエージェントシステムMAS-LitEvalを提案する。 我々は、アーサー王の宮廷にある『リトル・プリンス』と『コネチカット・ヤンキー』の翻訳でMAS-LitEvalをテストした。 \textbf{MAS-LitEval} はこれらの指標を上回り、上位モデルは文学的なニュアンスを捉えるのに 0.890 のスコアを得た。 この研究は、翻訳者や研究者に実用的なツールを提供する翻訳品質評価(TQA)のためのスケーラブルでニュアンスのあるフレームワークを導入している。

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