論文の概要: AfriScience-MT: Towards Decolonizing Science in Africa through Text Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29741v1
• Date: Thu, 28 May 2026 10:36:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 05:02:24.577007
• Title: AfriScience-MT: Towards Decolonizing Science in Africa through Text Translation
• Title（参考訳）: AfriScience-MT: テキスト翻訳によるアフリカにおける科学の植民地化を目指して
• Authors: Idris Abdulmumin, Tajuddeen Gwadabe, Shamsuddeen Hassan Muhammad, David Ifeoluwa Adelani, Nomonde Khalo, Ibrahim Said Ahmad, Abiodun Modupe, Anina Mumm, Sibusiso Biyela, Michelle Rabie, Johanna Havemann, Marek Rei, Jade Abbott, Vukosi Marivate,
• Abstract要約: AfriScience-MTは、6つのアフリカの言語(アムハラ語、ハウサ語、ルガンダ語、北部ソソ語、ヨルブ語、イシズルー語)をカバーする平行コーパスである。 専門の翻訳者は、科学論文の平易な要約を各対象言語に翻訳し、全く存在しない新しい用語を作り出した。 ゼロショット、少数ショット、微調整設定で機械翻訳システムと大規模言語モデルをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.80926536385416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dominance of colonial languages in African education and scientific communication limits how hundreds of millions of speakers of African languages access and produce scientific knowledge. A core obstacle is the lack of established scientific terminology in these languages. We introduce AfriScience-MT, a parallel corpus covering six African languages (Amharic, Hausa, Luganda, Northern Sotho, Yorùbá, and isiZulu) across 11 scientific domains. Professional translators, working with expert science communicators, translated plain-language summaries of scientific papers into each target language and created new terms where none existed. We benchmark machine translation systems and large language models in zero-shot, few-shot, and fine-tuned settings. Our results show that closed-source models outperform all open-source models at both the sentence and document levels: GPT-5.4 and Gemini-3.1-Flash-Lite lead with average sentence-level COMET scores of 68.3 and 68.0, respectively, and tie at an average document-level COMET of 48.3. Among open systems, fine-tuned NLLB-1.3B reaches 67.3 at the sentence level, and TranslateGemma-12B reaches 44.0 at the document level with 1-shot in-context learning. We release AfriScience-MT to support benchmarking and document-level scientific MT for African languages.
• Abstract（参考訳）: アフリカ教育と科学コミュニケーションにおける植民地語の支配は、数億人のアフリカ語話者が科学知識にアクセスし、生産することを制限している。 中心となる障害は、これらの言語に確立された科学的用語の欠如である。 AfriScience-MTはアフリカの6つの言語(アムハラ語、ハウサ語、ルガンダ語、北部ソソ語、ヨルバ語、イシズルー語)を11の科学的領域でカバーする並列コーパスである。 専門的な翻訳者は専門家の科学コミュニケーターと協力し、科学論文の平易な要約を各対象言語に翻訳し、全く存在しない新しい用語を作った。 ゼロショット、少数ショット、微調整設定で機械翻訳システムと大規模言語モデルをベンチマークする。 GPT-5.4 と Gemini-3.1-Flash-Lite は平均文レベル COMET スコア 68.3 と 68.0 であり、平均文書レベル COMET は 48.3 である。 オープンシステムでは、微調整されたNLLB-1.3Bは文レベルで67.3に達し、TranslateGemma-12Bは1ショットのインテキスト学習で文書レベルで44.0に達する。 我々はAfriScience-MTをリリースし、アフリカの言語に対するベンチマークと文書レベルの科学的なMTをサポートする。

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