論文の概要: Reasoning over Grammar: Can Synthetic Linguistic Reasoning Traces Enhance Low-Resource Machine Translation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03782v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 15:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:05.109798
• Title: Reasoning over Grammar: Can Synthetic Linguistic Reasoning Traces Enhance Low-Resource Machine Translation?
• Title（参考訳）: 文法上の推論: 合成言語的推論は低リソース機械翻訳を促進するか?
• Authors: Renhao Pei, Yihong Liu, Sampo Pyysalo, Hinrich Schütze, Shaoxiong Ji,
• Abstract要約: 我々は,低リソース機械翻訳が言語解析と文法推論の中間段階の構造化の恩恵を受けるか検討する。 本稿では,Universal Dependencies Treebank,Dictionary,Gram-rule Bankから,ステップバイステップの言語推論トレースを自動的に生成するパイプラインを提案する。 その結果,言語的推論の痕跡は推論時ガイダンスとして最も有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.7935995447581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) offer a promising approach to machine translation (MT) for extremely low-resource languages by incorporating linguistic resources through in-context learning. However, LLMs often struggle to apply grammatical information effectively during translation. Inspired by recent progress in chain-of-thought reasoning, we investigate whether low-resource MT can benefit from structured intermediate steps of linguistic analysis and grammatical reasoning. We propose a pipeline for automatically generating step-by-step linguistic reasoning traces from Universal Dependencies treebanks, dictionaries, and grammar-rule banks. We evaluate these traces in three settings: in-context learning (ICL), supervised fine-tuning (SFT), and reinforcement fine-tuning (RFT), on Xibe and Chintang as test cases. Our results show that linguistic reasoning traces are most effective as inference-time guidance: in ICL, reliable sentence-specific traces substantially improve translation performance across most models, languages, and metrics. In contrast, using the linguistic reasoning traces as training data yields smaller and less consistent gains, as models learn the trace format but often generate erroneous content. These findings suggest that LLMs can leverage grammatical information for low-resource MT when given reliable linguistic analyses, while learning to generate such analyses remains a major bottleneck.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習を通じて言語資源を統合することにより、極低リソース言語のための機械翻訳(MT)に有望なアプローチを提供する。 しかし、LLMは翻訳中に文法情報を効果的に適用するのに苦労することが多い。 近年のチェーン・オブ・ソート推論の進展に触発されて,低リソースMTが言語解析と文法推論の中間段階の構造から恩恵を受けることができるかを検討した。 本稿では,Universal Dependencies Treebank,Dictionary,Gram-rule Bankから,ステップバイステップの言語推論トレースを自動的に生成するパイプラインを提案する。 In-context Learning (ICL), supervised fine-tuning (SFT), reinforcement fine-tuning (RFT), on Xibe and Chintang as test case。 ICLでは、信頼度の高い文特化トレースは、ほとんどのモデル、言語、メトリクスの翻訳性能を大幅に向上させる。 対照的に、トレーニングデータとして言語的推論トレースを使用することで、モデルがトレースフォーマットを学習する一方で、しばしば誤ったコンテンツを生成するため、より小さく、一貫性の低いゲインが得られる。 これらの結果から,LLMは信頼度の高い言語解析を行う際に,低リソースMTの文法情報を活用できることが示唆された。

関連論文リスト

• LLM Probe: Evaluating LLMs for Low-Resource Languages [6.177998679139308]
  本稿では,低リソース言語における大規模言語モデル (LLM) の言語能力を評価するための語彙ベースアセスメントフレームワークを提案する。 このフレームワークは、語彙アライメント、音声認識、モルフォシンタクティック・プロービング、翻訳精度の4つの領域にわたるモデルを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-31T10:03:38Z)
• Beyond Many-Shot Translation: Scaling In-Context Demonstrations For Low-Resource Machine Translation [49.82863380286994]
  In-context Learningは、低リソース機械翻訳にLarge Language Modelsを適用する新しい方法を提供するかもしれない。 本研究では,Long-context モデルを用いた数千例のサンプルに対して,数ショット設定以上の低リソース機械翻訳ICLのスケーリングについて検討する。 JavaneseとSundaneseに関する我々の実験は、追加のコンテキストからのゲインがすばやく飽和し、最大コンテキストウィンドウの近くで分解可能であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T17:02:22Z)
• Lost in Literalism: How Supervised Training Shapes Translationese in LLMs [51.04435855143767]
  大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳において顕著な成功を収めた。 しかし、過度にリテラルと不自然な翻訳を特徴とする翻訳は、依然として永続的な課題である。 我々は、黄金の基準を磨き、不自然なトレーニングインスタンスをフィルタリングするなど、これらのバイアスを軽減する方法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T12:14:45Z)
• Understanding In-Context Machine Translation for Low-Resource Languages: A Case Study on Manchu [53.437954702561065]
  In-context machine translation (MT) with large language model (LLMs) は低リソースMTにおいて有望な手法である。 本研究は,辞書,文法書,検索した並列例などの資源の種類が翻訳性能に与える影響を系統的に検討する。 結果から,良質な辞書や優れた並列例は有用であり,文法はほとんど役に立たないことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T14:53:49Z)
• Shortcomings of LLMs for Low-Resource Translation: Retrieval and Understanding are Both the Problem [4.830018386227]
  本研究では,機械翻訳パイプラインの自動化の一環として,事前学習された大言語モデル(LLM)が低リソース言語から高リソース言語への翻訳を指示する際の文脈内学習能力について検討する。 我々は南ケチュアをスペイン語に翻訳する一連の実験を行い、デジタル化された教育材料と平行コーパスの制約されたデータベースから得られた様々な種類の文脈の情報量について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T20:02:22Z)
• Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.33019401706188]
  大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。 我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。 我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T08:27:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。