論文の概要: The Role of Prompt Language and Translation-Theory-Driven Prompts in Large Language Models: A Case Study on Spanish-Chinese Journalistic Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03160v1
- Date: Fri, 03 Jul 2026 09:59:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.537416
- Title: The Role of Prompt Language and Translation-Theory-Driven Prompts in Large Language Models: A Case Study on Spanish-Chinese Journalistic Translation
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるプロンプト言語と翻訳理論駆動型プロンプトの役割:スペイン語と中国語のジャーナリズム翻訳を事例として
- Abstract要約: 本研究では, 言語・翻訳理論による素早い設計が, スペイン語・中国語のジャーナリスト翻訳の質にどのように影響するかを検討する。
エルパイスの4つの論説の平行コーパスは、48の実験条件の下で翻訳された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.47712128273878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study examines how prompt language and translation theory-driven prompt design influence the quality of Spanish-Chinese journalistic translations generated by GPT-5.2. A parallel corpus of four editorials from El Pais was translated under 48 experimental conditions (4 prompt types, 3 prompt languages, and 4 articles). Translation quality was assessed using BLEU and BERTScore-F1 for automated evaluation, alongside human evaluation based on the Multidimensional Quality Metrics (MQM) framework. Automated metrics identified the baseline prompt (BASE) as the best-performing condition, whereas human evaluation ranked the brief-oriented prompt (BRIEF) highest (MQM: 8.66 vs. 7.84), a reversal likely attributable to the single-reference constraint inherent in automated measures. Sub-error type analysis revealed that translation theory-driven prompts selectively reduced Awkward style errors, while Unidiomatic style errors persisted across conditions. Prompt language had a negligible impact under both evaluation paradigms. These results indicate that translation theory-driven prompts can yield measurable quality gains under expert evaluation of journalistic translations, although their pedagogical implications for language learners remain suggestive and require validation through user-based studies.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, GPT-5.2で生成したスペイン語・中国語のジャーナリスト翻訳の品質に, 言語・翻訳理論による素早い設計がいかに影響するかを考察する。
エルパイスの4つの論文のパラレルコーパスは48の実験条件(4つのプロンプト型、3つのプロンプト言語、4つの記事)で翻訳された。
翻訳品質をBLEUとBERTScore-F1を用いて自動評価し,Multidimensional Quality Metrics (MQM) フレームワークに基づく人間による評価を行った。
自動測定では、ベースラインプロンプト(BASE)が最高のパフォーマンス条件であるのに対して、人間による評価では、自動測定に固有の単一参照制約に起因する可能性のある逆転であるショート指向プロンプト(BRIEF)が最も高い(MQM: 8.66 vs. 7.84)。
サブエラー型解析では、翻訳理論によって引き起こされるプロンプトがAwkwardスタイルのエラーを選択的に削減し、一方、Unidiomaticスタイルのエラーは条件を越えて持続した。
Prompt言語はどちらの評価パラダイムにも無視できる影響があった。
これらの結果から, 言語学習者に対する教育的意味はいまだ示唆的であり, ユーザベース研究による検証が必要であるものの, 翻訳理論によるプロンプトは, ジャーナリスト翻訳の専門家による評価において, 評価可能な品質向上をもたらす可能性が示唆された。
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