論文の概要: Worlds Within Words: Translating Culture in Ancient Chinese Texts with Multi-Agent Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01276v1
• Date: Sun, 31 May 2026 14:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.490763
• Title: Worlds Within Words: Translating Culture in Ancient Chinese Texts with Multi-Agent Coordination
• Title（参考訳）: 言葉の中の世界:多言語コーディネーションによる古漢文の文化の翻訳
• Authors: Xiaoqi He, Kaixin Lan, Mu You, Tao Fang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づく機械翻訳は、異文化間のコミュニケーションが進んでいるが、古代中国語のテキストでは、文化に負荷をかけた単語(CLW)に苦慮している。 文化的に健全なフレーズを識別し,必要に応じて簡潔な説明的知識を注入するフレームワークである textbfMACAT を提案する。 MACATは100 TCM文書のバックボーンモデルと汎用MTベースラインの両方を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.36051310803725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based machine translation has advanced cross-cultural communication, yet it still struggles with culture-loaded words (CLWs) in ancient Chinese texts. The challenge extends beyond lexical alignment to deciding when and how culture-dependent knowledge should be explicated for readers lacking relevant background. Literal translation often preserves surface forms while missing underlying concepts, whereas over-explicitation harms conciseness and readability. To address this problem, we formulate CLW translation as a selective explicitation task and propose \textbf{MACAT}, a \textbf{M}ulti-\textbf{A}gent \textbf{C}ulture-\textbf{A}ware \textbf{T}ranslation framework that dynamically identifies culturally salient phrases and injects concise explanatory knowledge when necessary. MACAT further incorporates a quality-aware reranking module for candidate selection and a multi-round evaluation agent that assesses translations across terminological precision, readability, fidelity, cultural preservation, and cultural explicitation. Experiments on traditional Chinese medicine (TCM) classics and the \textit{Analects} show that, under a unified GPT-5.4 evaluation setting, MACAT consistently outperforms both the backbone model and general-purpose MT baselines on 100 TCM documents and a 20-chapter subset of the \textit{Analects}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づく機械翻訳は、異文化間のコミュニケーションが進んでいるが、古代中国語のテキストでは、文化に負荷をかけた単語(CLW)に苦慮している。 この課題は、語彙的アライメントを超えて、関連する背景を欠いた読者のために、いつ、どのように文化に依存した知識が説明されるべきかを決定する。 リテラル翻訳はしばしば表面の形状を保ちながら基本的な概念を欠いているが、過剰な説明は簡潔さと可読性を損なう。 この問題を解決するために、CLW翻訳を選択的明示的タスクとして定式化し、必要に応じて文化的に有意なフレーズを動的に識別し、簡潔な説明的知識を注入する、 \textbf{MACAT}, a \textbf{M}ulti-\textbf{A}gent \textbf{C}ulture-\textbf{A}ware \textbf{T}ranslation frameworkを提案する。 MACATはさらに、候補選択のための品質に配慮したリグレードモジュールと、用語的精度、可読性、忠実性、文化的保存、文化的明示にわたる翻訳を評価するマルチラウンド評価エージェントを組み込んでいる。 従来の中国医学(TCM)古典と『textit{Analects} 』の実験では、統一された GPT-5.4 評価設定の下で、MACAT は100 TCM 文書のバックボーンモデルと汎用MT ベースライン、および \textit{Analects の 20-chapter サブセットを一貫して上回っている。

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