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/2606.08011v2
• Date: Wed, 10 Jun 2026 14:48:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 14:23:44.346081
• 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: 翻訳の前に大きな言語モデルでソースコードを書き換えることにより、機械翻訳の品質が向上することが示されている。 RLSR(Reinforcement Learning for Source Rewriting)は,各書き直しによって生成された下流翻訳品質の改善に基づいて,書き直しモデルに報酬を付与する強化学習フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.662995515707735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rewriting source text with large language models (LLMs) before translation has been shown to improve machine translation (MT) quality. However, we find that prompt-based rewriting can degrade translation quality rather than improve it, particularly when smaller LLMs, such as 4B-parameter models, are used. We argue that this limitation stems from the difficulty of controlling rewriting behavior through natural-language prompts alone: a rewrite is useful only if it improves downstream translation, yet existing prompt-based methods do not explicitly optimize for this signal. To address this issue, we propose RLSR (Reinforcement Learning for Source Rewriting), a reinforcement learning framework that trains the rewriting model with a reward based on the downstream translation-quality improvement produced by each rewrite. Experiments across six MT systems and 16 language pairs show that our 4B RLSR-trained rewriting models significantly outperform both the no-rewriting baseline and prompt-based rewriting baselines at the same model scale, while remaining competitive with baselines that use a 235B LLM.
• Abstract（参考訳）: 翻訳の前に大きな言語モデル(LLM)でソースコードを書き換えることにより、機械翻訳(MT)の品質が向上することが示されている。 しかし、特に4Bパラメータモデルのような小さいLCMを使用する場合、高速な書き直しは翻訳品質を劣化させる可能性がある。 書き直しは、下流の翻訳を改善する場合にのみ有用であるが、既存のプロンプトベースの手法は、この信号に対して明示的に最適化していない。 この問題に対処するため,各書き直しによって生成された下流翻訳品質の改善に基づいて,書き直しモデルに報酬を与える強化学習フレームワークであるRLSR(Reinforcement Learning for Source Rewriting)を提案する。 6つのMTシステムと16の言語ペアによる実験により、我々の4B RLSRで訓練された書き換えモデルは、235B LLMを使用するベースラインと競合しながら、ノーリライトベースラインとプロンプトベースベースラインの両方を同じモデルスケールで大幅に上回った。

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