論文の概要: Conveying Imagistic Thinking in TCM Translation: A Prompt Engineering and LLM-Based Evaluation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23059v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 10:35:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.86106
• Title: Conveying Imagistic Thinking in TCM Translation: A Prompt Engineering and LLM-Based Evaluation Framework
• Title（参考訳）: TCM翻訳におけるイマジスティック思考の展開: プロンプトエンジニアリングとLLMに基づく評価フレームワーク
• Authors: Jiatong Han,
• Abstract要約: 伝統的な中国医学理論は、医学の原則と診断と治療の論理が比喩とメトニミーによって構成される、想像上の思考に基づいて構築されている。 本研究は,人間とループの枠組みを採用し,理論上は基礎的な医療機関であるHuangdi Neijingから4つの節を選定した。 DeepSeek V3.1は、原文でメタファーとメトニミーを識別し、翻訳で理論を伝えるために導かれた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4294291235324867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional Chinese Medicine theory is built on imagistic thinking, in which medical principles and diagnostic and therapeutic logic are structured through metaphor and metonymy. However, existing English translations largely rely on literal rendering, making it difficult for target-language readers to reconstruct the underlying conceptual networks and apply them in clinical practice. This study adopted a human-in-the-loop framework and selected four passages from the medical canon Huangdi Neijing that are fundamental in theory. Through prompt-based cognitive scaffolding, DeepSeek V3.1 was guided to identify metaphor and metonymy in the source text and convey the theory in translation. In the evaluation stage, ChatGPT 5 Pro and Gemini 2.5 Pro were instructed by prompts to simulate three types of real-world readers. Human translations, baseline model translations, and prompt-adjusted translations were scored by the simulated readers across five cognitive dimensions, followed by structured interviews and Interpretative Phenomenological Analysis. Results show that the prompt-adjusted LLM translations perform best across all five dimensions, with high cross-model and cross-role consistency. The interview themes reveal differences between human and machine translation, effective strategies for metaphor and metonymy transfer, and readers' cognitive preferences. This study provides a cognitive, efficient and replicable HITL methodological pathway for translation of ancient, concept-dense texts like TCM.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な中国医学理論は、医学の原則と診断と治療の論理が比喩とメトニミーによって構成される、想像上の思考に基づいて構築されている。 しかし、既存の英語翻訳はリテラルレンダリングに大きく依存しているため、ターゲット言語読者が根底にある概念的ネットワークを再構築し、臨床実践に適用することは困難である。 本研究は,人間とループの枠組みを採用し,理論上は基礎的な医療機関であるHuangdi Neijingから4つの節を選定した。 DeepSeek V3.1は、インプットベースの認知的足場を通じて、原文でメタファーとメトニミーを識別し、その理論を翻訳で伝えるために導かれた。 評価段階では、ChatGPT 5 ProとGemini 2.5 Proは、3種類の現実世界の読者をシミュレートするプロンプトによって指示された。 人文翻訳,ベースラインモデル翻訳,即時調整された翻訳は,5つの認知次元にまたがるシミュレートされた読者によって評価され,次いで構造化されたインタビューと解釈的現象分析が得られた。 以上の結果から, 高速適応LLM翻訳は, クロスモデルとクロスロール整合性を有する5次元すべてにおいて, 最良であることがわかった。 インタビューのテーマは、人間と機械の翻訳の違い、比喩と共感の効果的な戦略、そして読者の認知的嗜好を明らかにする。 この研究は、TCMのような古代のコンセプトセンステキストの翻訳のための認知的、効率的、かつ複製可能なHITL方法論経路を提供する。

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