論文の概要: Translating Classical Poetry into Modern Prose
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02806v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 19:24:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.562224
- Title: Translating Classical Poetry into Modern Prose
- Title（参考訳）: 古典詩を現代詩に翻訳する
- Authors: Chalamalasetti Kranti, Sowmya Vajjala,
- Abstract要約: パディアム2ガダイアム(Padyam2Gadyam)は、13世紀から17世紀のテルグ語古典詩から現代のテルグ語と英語の散文への詩と詩の翻訳作業のためのデータセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.33144664431421
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We introduce Padyam2Gadyam, a dataset for the task of poem-to-prose translation from 13th-17th Century Telugu Classical Poetry to contemporary Telugu and English prose. The dataset consists of 600 poems and their human-verified Telugu and English prose translations. We evaluated 5 contemporary Large Language Models (LLMs) on their ability to do poem-to-prose translation into Telugu and English. Our results indicate that while there are differences across LLMs, their overall performance leave a large room for improvement in both languages. Through qualitative analysis, we discuss the the capabilities and limitations of contemporary MT evaluation approaches for this task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,13世紀から17世紀にかけてのテルグ古典詩集から現代のテルグ語や英語の散文への詩文翻訳作業のためのデータセットであるPadyam2Gadyamを紹介する。
データセットは600首の詩と、その人間によって検証されたテルグ語と英語の散文からなる。
5つの現代言語モデル (LLM) を, テルグ語と英語への詩文翻訳能力について評価した。
以上の結果から,LLM間での差異はあるものの,その性能は両言語とも大きな改善の余地を残していることが示唆された。
定性的分析を通じて,この課題に対する現代MT評価手法の能力と限界について考察する。
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