Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating Language Translation Models by Playing Telephone

論文の概要: Evaluating Language Translation Models by Playing Telephone

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19611v1
Date: Tue, 23 Sep 2025 22:01:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.622481
Title: Evaluating Language Translation Models by Playing Telephone
Title（参考訳）: 電話による言語翻訳モデルの評価
Authors: Syeda Jannatus Saba, Steven Skiena,
Abstract要約: 異なる文書の長さとアプリケーションドメインの翻訳評価のためのトレーニングデータを生成する教師なし手法を提案する。モデル回転と言語翻訳の両手法を用いて,機械的に生成したテキストに基づいて学習した評価システムの評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.02470728447561
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Our ability to efficiently and accurately evaluate the quality of machine translation systems has been outrun by the effectiveness of current language models--which limits the potential for further improving these models on more challenging tasks like long-form and literary translation. We propose an unsupervised method to generate training data for translation evaluation over different document lengths and application domains by repeated rounds of translation between source and target languages. We evaluate evaluation systems trained on texts mechanically generated using both model rotation and language translation approaches, demonstrating improved performance over a popular translation evaluation system (xCOMET) on two different tasks: (i) scoring the quality of a given translation against a human reference and (ii) selecting which of two translations is generationally closer to an original source document.
Abstract（参考訳）: 機械翻訳システムの品質を効率的にかつ正確に評価する能力は、現在の言語モデルの有効性によって打ち消されてきました。本稿では,ソース言語とターゲット言語間の反復的な翻訳ラウンドにより,異なる文書長とアプリケーションドメインに対する翻訳評価のためのトレーニングデータを生成する方法を提案する。モデル回転法と言語翻訳法の両方を用いて機械的に生成したテキストに基づいて訓練された評価システムを評価し,2つの異なるタスクにおける一般的な翻訳評価システム(xCOMET)の性能向上を実証した。一翻訳の質を人事基準と比較して評価すること (二)原典文書に両訳のどちらが世代ごとに近いかを選択すること。

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