論文の概要: Scripts Through Time: A Survey of the Evolving Role of Transliteration in NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18722v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 18:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.415497
• Title: Scripts Through Time: A Survey of the Evolving Role of Transliteration in NLP
• Title（参考訳）: 経時的スクリプト:NLPにおける翻訳の役割に関する調査
• Authors: Thanmay Jayakumar, Deepon Halder, Raj Dabre,
• Abstract要約: NLPにおける言語間の変換はしばしばスクリプトバリアによって妨げられ、書記システムの違いは言語間の移動学習を阻害する。 文字変換のプロセスである文字変換は、語彙重なりを増し、このギャップを埋める強力なテクニックとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.32377980108084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-lingual transfer in NLP is often hindered by the ``script barrier'' where differences in writing systems inhibit transfer learning between languages. Transliteration, the process of converting the script, has emerged as a powerful technique to bridge this gap by increasing lexical overlap. This paper provides a comprehensive survey of the application of transliteration in cross-lingual NLP. We present a taxonomy of key motivations to utilize transliterations in language models, and provide an overview of different approaches of incorporating transliterations as input. We analyze the evolution and effectiveness of these methods, discussing the critical trade-offs involved, and contextualize their need in modern LLMs. The review explores various settings that show how transliteration is beneficial, including handling code-mixed text, leveraging language family relatedness, and pragmatic gains in inference efficiency. Based on this analysis, we provide concrete recommendations for researchers on selecting and implementing the most appropriate transliteration strategy based on their specific language, task, and resource constraints.
• Abstract（参考訳）: NLPにおける言語間の変換は、書記システムの違いが言語間の伝達学習を阻害する 'script barrier'' によって妨げられることが多い。 文字変換のプロセスである文字変換は、語彙重なりを増し、このギャップを埋める強力なテクニックとして登場した。 本稿では,言語間NLPにおける音読化の適用に関する総合的な調査を行う。 本稿では,言語モデルにおける音訳活用のモチベーションの分類について述べるとともに,音訳を入力として組み込むための様々なアプローチの概要について述べる。 我々はこれらの手法の進化と有効性を分析し、関連する重要なトレードオフについて議論し、現代のLLMにおけるそれらのニーズを文脈的に分析する。 このレビューでは、コード混合テキストの扱い、言語家族関係の活用、推論効率の実用的向上など、翻訳がいかに有用かを示すさまざまな設定について検討している。 この分析に基づき、研究者は特定の言語、タスク、リソース制約に基づいて、最も適切な文字化戦略を選択し、実装することを推奨する。

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