論文の概要: From prompting to evidence-based translation: A RAG+prompt system for Japanese-Chinese translation and its pedagogical potential

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03387v1
• Date: Tue, 05 May 2026 05:48:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.787743
• Title: From prompting to evidence-based translation: A RAG+prompt system for Japanese-Chinese translation and its pedagogical potential
• Title（参考訳）: 証明に基づく翻訳へ向けて:日本語翻訳のためのRAG+プロンプトシステムとその教育的可能性
• Authors: Wenshi Gu,
• Abstract要約: 本研究では,言語解析,埋め込み型検索,迅速な構築,LLM生成をベースモデルを変更することなく統合した検索強化型RAG+Prompt翻訳システムについて検討した。 我々は、RAG+Prompt翻訳システムにより、NMCCを含む文のJa-Zh翻訳を解釈可能で監査可能な方法で改善することが結論付けられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models perform well on high-resource pairs but are less reliable for Japanese-Chinese sentences containing noun-modifying clause constructions (NMCCs). This study evaluates a retrieval-augmented generation RAG+Prompt translation system that integrates linguistic analysis, embedding-based retrieval, prompt construction, and LLM generation without modifying the base model. The analysis module outputs A1 (inner vs. outer NMCC) and A2 (risk predictions: lexical choice/NMCC handling/word order/style/register); top-k = 5 similar Ja-Zh examples (L2 distance) and A1/A2 are inserted into an enhanced prompt. Using GPT-4o and a 66-sentence test set, we compare six knowledge-base sizes (0/100/200/500/1,000/2,000). Macro-averaged sentence-level BLEU (1-4-gram with brevity penalty; cased; Chinese at the character level) is the sole metric. Mean BLEU increases from 24.28 at 0 (RAG disabled) to 29.96 at 2,000 (+5.68; +23.4%). The upward trend holds across sizes, with larger knowledge bases yielding higher scores. We conclude that the RAG+Prompt translation system improves Ja-Zh translation of sentences containing NMCCs in an interpretable and auditable manner. Limitations include one base model, one metric, and reliance on published texts and commercial APIs; future work will broaden genres, language pairs, and evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは高資源対でよく機能するが、名詞修飾節構造(NMCC)を含む日本語文では信頼性が低い。 本研究では,言語解析,埋め込み型検索,迅速な構築,LLM生成をベースモデルを変更することなく統合した検索強化型RAG+Prompt翻訳システムについて検討する。 分析モジュールは、A1(インナー対外NMCC)とA2(リスク予測:語彙選択/NMCCハンドリング/ワードオーダー/スタイル/登録)を出力し、トップk = 5類似のJa-Zh例(L2距離)とA1/A2を拡張プロンプトに挿入する。 GPT-4oと66文テストセットを用いて、6つの知識ベースサイズ(0/100/200/500/1,000/2,000)を比較した。 マクロ平均文レベルBLEU(1-4グラム、略式は中国語、文字レベルでは中国語)は唯一のメートル法である。 平均BLEUは0で24.28から2000で29.96に増加(+5.68; +23.4%)。 上向きの傾向は、より大きな知識ベースがより高いスコアを得るサイズにまたがる。 我々は、RAG+Prompt翻訳システムにより、NMCCを含む文のJa-Zh翻訳を解釈可能で監査可能な方法で改善することが結論付けられた。 制限には、1つのベースモデル、1つのメトリック、出版されたテキストや商用APIへの依存が含まれる。

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