論文の概要: Rewrite to Translate, Translate to Reward: Reinforcement Learning for Source Rewriting in Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08011v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 07:00:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.660131
• Title: Rewrite to Translate, Translate to Reward: Reinforcement Learning for Source Rewriting in Machine Translation
• Title（参考訳）: Rewrite to Translate, Translate to Reward: Reinforcement Learning for Source Rewriting in Machine Translation
• Authors: Boxuan Lyu, Haiyue Song, Zhi Qu, Hidetaka Kamigaito, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura,
• Abstract要約: RLSR(Reinforcement Learning for Source Rewriting)は,各機械翻訳(MT)モデルに対してプロンプトをチューニングすることなく,ソースリライトモデルをトレーニングするための新しいフレームワークである。 6つのMTモデルと16の言語ペアの実験により、RLSRでトレーニングされた4B書き換えモデルは、非書き直しベースラインと既存の同一スケールのプロンプトベースの書き直しベースラインを著しく上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.662995515707735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although directly prompting off-the-shelf Large Language Models (LLMs) to generate meaning-preserving source rewrites can effectively enhance Machine Translation (MT) quality, doing so requires manually tuning prompts for different MT models. In this work, we propose RLSR (Reinforcement Learning for Source Rewriting), a novel RL-based framework for training a source rewriting model without tuning prompts for each MT model. RLSR optimizes the rewriting model by directly using the improvement in downstream translation quality yielded by each rewritten source as the reward. Extensive experiments across six MT models and 16 language pairs demonstrate that our 4B rewriting models trained via RLSR significantly outperform the no-rewriting baseline and existing same-scale prompt-based rewriting baselines, while achieving competitive performance against prompt-based baselines based on the 235B LLM.
• Abstract（参考訳）: 市販のLarge Language Models (LLM) を直接プロンプトして保存するソースリライトを生成することで、機械翻訳(MT)の品質を効果的に向上させることができるが、異なるMTモデルの手動チューニングプロンプトが必要になる。 本稿では,RLSR(Reinforcement Learning for Source Rewriting, RLSR)を提案する。 RLSRは、書き直しソース毎に得られる下流翻訳品質の改善を報酬として直接利用することにより、書き直しモデルを最適化する。 6つのMTモデルと16の言語ペアにわたる大規模な実験により、RLSRを用いてトレーニングされた我々の4B書き換えモデルは、235B LLMに基づくプロンプトベースラインに対する競合性能を達成しつつ、非リライトベースラインと既存の同一スケールのプロンプトベースベースラインを著しく上回った。

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