論文の概要: Evaluating the Impact of Verbal Multiword Expressions on Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17458v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 17:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.536074
• Title: Evaluating the Impact of Verbal Multiword Expressions on Machine Translation
• Title（参考訳）: 言語多語表現が機械翻訳に与える影響の評価
• Authors: Linfeng Liu, Saptarshi Ghosh, Tianyu Jiang,
• Abstract要約: 言語多語表現(VMWE)は、複雑でしばしば非構成的な性質のため、自然言語処理において重要な課題を呈している。 我々は3つのVMWEカテゴリー(動詞のイディオム、動詞の粒子構成、軽い動詞構成)が英語から複数言語への機械翻訳品質に与える影響を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.812825068635779
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Verbal multiword expressions (VMWEs) present significant challenges for natural language processing due to their complex and often non-compositional nature. While machine translation models have seen significant improvement with the advent of language models in recent years, accurately translating these complex linguistic structures remains an open problem. In this study, we analyze the impact of three VMWE categories -- verbal idioms, verb-particle constructions, and light verb constructions -- on machine translation quality from English to multiple languages. Using both established multiword expression datasets and sentences containing these language phenomena extracted from machine translation datasets, we evaluate how state-of-the-art translation systems handle these expressions. Our experimental results consistently show that VMWEs negatively affect translation quality. We also propose an LLM-based paraphrasing approach that replaces these expressions with their literal counterparts, demonstrating significant improvement in translation quality for verbal idioms and verb-particle constructions.
• Abstract（参考訳）: 言語多語表現(VMWE)は、複雑でしばしば非構成的な性質のため、自然言語処理において重要な課題を呈している。 近年の言語モデルの出現により機械翻訳モデルは大幅に改善されてきたが、これらの複雑な言語構造を正確に翻訳することは未解決の問題である。 本研究では,3つのVMWEカテゴリー(動詞イディオム,動詞粒子構成,軽動詞構成)が英語から複数言語への機械翻訳品質に与える影響を解析した。 機械翻訳データセットから抽出した言語現象を含む単語表現データセットと文の両方を用いて,最先端の翻訳システムがこれらの表現をどのように扱うかを評価する。 実験の結果,VMWEが翻訳品質に悪影響を及ぼすことが明らかとなった。 また,これらの表現をリテラル表現に置き換えたLLMに基づくパラフレーズ化手法を提案し,動詞のイディオムや動詞の粒子構造に対する翻訳品質の大幅な向上を示す。

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