論文の概要: NeoAMT: Neologism-Aware Agentic Machine Translation with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03790v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 10:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.182218
• Title: NeoAMT: Neologism-Aware Agentic Machine Translation with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: NeoAMT: 強化学習を用いたネオロジズム対応エージェント機械翻訳
• Authors: Zhongtao Miao, Kaiyan Zhao, Masaaki Nagata, Yoshimasa Tsuruoka,
• Abstract要約: ネオロジズムを意識した機械翻訳は、ネオロジズムを含む原文を対象言語に翻訳することを目的としている。 We propose a agentic framework, NeoAMT for neologism-aware machine translation using a Wiktionary search tool。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.95065343652151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neologism-aware machine translation aims to translate source sentences containing neologisms into target languages. This field remains underexplored compared with general machine translation (MT). In this paper, we propose an agentic framework, NeoAMT, for neologism-aware machine translation using a Wiktionary search tool. Specifically, we first create a new dataset for neologism-aware machine translation and develop a search tool based on Wiktionary. The new dataset covers 16 languages and 75 translation directions and is derived from approximately 10 million records of an English Wiktionary dump. The retrieval corpus of the search tool is also constructed from around 3 million cleaned records of the Wiktionary dump. We then use it for training the translation agent with reinforcement learning (RL) and evaluating the accuracy of neologism-aware machine translation. Based on this, we also propose an RL training framework that contains a novel reward design and an adaptive rollout generation approach by leveraging "translation difficulty" to further improve the translation quality of translation agents using our search tool.
• Abstract（参考訳）: ネオロジズムを意識した機械翻訳は、ネオロジズムを含む原文を対象言語に翻訳することを目的としている。 この分野は一般機械翻訳(MT)と比較すると未解明のままである。 本稿では,Wiktionary Searchツールを用いたニューロジズム対応機械翻訳のためのエージェントフレームワークNeoAMTを提案する。 具体的には、まずネオロジズムを意識した機械翻訳のための新しいデータセットを作成し、Wiktionaryに基づく検索ツールを開発する。 新しいデータセットは16の言語と75の翻訳方向をカバーしており、約1000万件の英語のWiktionary dumpから作成されている。 検索ツールの検索コーパスは、Wiktionary dumpの300万件のクリーニング記録から構築されている。 次に、強化学習(RL)を用いて翻訳エージェントを訓練し、ネオロジズム対応機械翻訳の精度を評価する。 また、「翻訳困難」を活用して新たな報酬設計と適応的なロールアウト生成手法を取り入れたRLトレーニングフレームワークを提案し、検索ツールを用いた翻訳エージェントの翻訳品質をさらに向上させる。

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