論文の概要: Translation Asymmetry in LLMs as a Data Augmentation Factor: A Case Study for 6 Romansh Language Varieties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25489v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 14:27:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.331423
• Title: Translation Asymmetry in LLMs as a Data Augmentation Factor: A Case Study for 6 Romansh Language Varieties
• Title（参考訳）: データ拡張因子としてのLLMの翻訳非対称性:6つのロマンシュ言語を事例として
• Abstract要約: データ拡張の方向は、ソースとターゲット言語間のリソース勾配に一致すべきであることを示す。 人間の評価により、我々の実験は、個々のロマンシュ変種で流動的な翻訳を生成する最初のモデルを生み出すことが確認される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.985062862683467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent strategies for low-resource machine translation rely on LLMs to generate synthetic data from higher-resource languages. We find that this method fails for Romansh, because LLMs tend to confuse its 6 distinct language varieties. Our experiments show that instead, the direction of data augmentation should be aligned with the resource gradient between source and target language. This approach surpasses Gemini 3 Pro in the lowest-resource variety of Romansh by 23 BLEU. A human evaluation confirms that our experiments yield the first model that generates fluent translations in the individual Romansh varieties.
• Abstract（参考訳）: 低リソース機械翻訳の最近の戦略は、高リソース言語から合成データを生成するためにLLMに依存している。 LLMは6つの異なる言語を混同する傾向があるため、この手法はRomanshでは失敗する。 実験の結果、データ拡張の方向は、ソースとターゲット言語間のリソース勾配と一致すべきであることがわかった。 このアプローチは、Romanshの最低リソース品種であるGemini 3 Proを23 BLEUで上回っている。 人間の評価により、我々の実験は、個々のロマンシュ変種で流動的な翻訳を生成する最初のモデルを生み出すことが確認される。

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