論文の概要: EPIC-EuroParl-UdS: Information-Theoretic Perspectives on Translation and Interpreting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09785v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 15:20:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.420314
• Title: EPIC-EuroParl-UdS: Information-Theoretic Perspectives on Translation and Interpreting
• Title（参考訳）: EPIC-EuroParl-UdS:情報理論による翻訳と解釈
• Authors: Maria Kunilovskaya, Christina Pollkläsener,
• Abstract要約: 本稿では、英語とドイツ語のEPIC-UdS (spoken) と EuroParl-UdS (write) コーパスの更新および統合版を紹介する。 新バージョンはメタデータとテキストエラーを前回の使用で修正し、コンテンツを洗練し、言語アノテーションを更新し、新しいレイヤを追加する。 本稿は、今回のリリースで導入されたアップデートの概要を概説し、コーパスに基づいて以前の結果を要約し、新しいイラストレーション研究を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an updated and combined version of the bidirectional English-German EPIC-UdS (spoken) and EuroParl-UdS (written) corpora containing original European Parliament speeches as well as their translations and interpretations. The new version corrects metadata and text errors identified through previous use, refines the content, updates linguistic annotations, and adds new layers, including word alignment and word-level surprisal indices. The combined resource is designed to support research using information-theoretic approaches to language variation, particularly studies comparing written and spoken modes, and examining disfluencies in speech, as well as traditional translationese studies, including parallel (source vs. target) and comparable (original vs. translated) analyses. The paper outlines the updates introduced in this release, summarises previous results based on the corpus, and presents a new illustrative study. The study validates the integrity of the rebuilt spoken data and evaluates probabilistic measures derived from base and fine-tuned GPT-2 and machine translation models on the task of filler particles prediction in interpreting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,欧州議会のオリジナル演説と翻訳,解釈を含む双方向英語・ドイツ語EPIC-UdS (spoken) とEuroParl-UdS (write) コーパスについて紹介する。 新バージョンではメタデータとテキストのエラーを修正し、コンテンツを洗練し、言語アノテーションを更新し、単語アライメントや単語レベルの指数などの新しいレイヤを追加する。 この組み合わせされたリソースは、言語変化に対する情報理論的アプローチ、特に文字と音声のモードの比較、および音声の拡散(ソース対ターゲット)やそれに相当する(オリジナル対翻訳)分析を含む伝統的な翻訳学の研究を支援するように設計されている。 本稿は、今回のリリースで導入されたアップデートの概要を概説し、コーパスに基づいて以前の結果を要約し、新しいイラストレーション研究を示す。 本研究は, 再構成音声データの完全性を検証するとともに, 基礎および微調整GPT-2および機械翻訳モデルから導かれる確率的尺度を, 解釈時のフィラー粒子予測のタスクに基づいて評価する。

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