論文の概要: Can an Old Dog Be Taught New Tricks? Taking LLMs Beyond Sentence Level Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14040v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 17:10:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.838182
• Title: Can an Old Dog Be Taught New Tricks? Taking LLMs Beyond Sentence Level Translation
• Title（参考訳）: 老犬は新たなトリックを犯すのか? LLMは文レベルの翻訳を超越している
• Authors: Alaina Brandt,
• Abstract要約: 本稿では,PAT(Pragmatic Auto-Translator)というRAGベースのシステムについて紹介する。 目的は、プロの検証のための原文翻訳であり、会話の組織、修辞的なスタイル、実践的な規範が英語と有意義に異なるスペイン語の文脈に適合するように改定されたターゲットテキストである。 その結果、限定的なプロンプトは有意義な改革を起こさず、時には仕様やコーパスインフォームド翻訳が実質的な改定を示したが、必ずしも効果は認められなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic translation systems, from CAT tools to MT, overwhelmingly treat translation as a sentence-by-sentence act. This paper asks whether LLMs can be moved beyond that paradigm through whole-document, corpus-informed translation. We present PAT (Pragmatic Auto-Translator), a RAG-based system that pairs user-configured specifications with context from a comparable corpus of authentic longform texts in U.S. English and Latin American Spanish, passing retrieved paragraph-, section-, and document-level examples to an LLM for whole-document generation. The goal is draft translation for professional verification: target texts reformulated to fit their Spanish-language context, where discourse organization, rhetorical style, and pragmatic norms differ meaningfully from English. We evaluated six automatic translations of essays on generative AI across three projects using a customized MQM typology, assessed by two trained evaluators working from U.S. English into LATAM and Mexican Spanish. Results show that a limited prompt produced no meaningful reformulation, and specifications and corpus-informed translations at times showed substantial reformulation, though not always to effect. We find that LLMs can be moved toward reformulation and away from the sentence-by-sentence paradigm, though more work is needed to improve the effectiveness of those reformulations. In this paper, we discuss considerations related to automatic translation system design, corpus construction, and translation quality evaluation methodology and results.
• Abstract（参考訳）: CATツールからMTへの自動翻訳システムは、翻訳を文単位の行為として圧倒的に扱います。 本稿では,LLMが全文書・コーパスインフォームド翻訳によって,そのパラダイムを超えて移動可能かどうかを問う。 本稿では,PAT(Pragmatic Auto-Translator)という,ユーザ設定仕様と,米国英語とラテンアメリカスペイン語の正中長文テキストのコンテクストのコンテキストを照合し,検索した段落,セクション,文書レベルの例を文書生成用LLMに渡すRAGベースのシステムを提案する。 目的は、プロの検証のための原文翻訳であり、会話の組織、修辞的なスタイル、実践的な規範が英語と有意義に異なるスペイン語の文脈に適合するように改定されたターゲットテキストである。 LATAMとメキシコ・スペイン語に翻訳した2人の訓練された評価者によって評価され,3つのプロジェクトを対象とした生成AIに関するエッセイの6つの自動翻訳を評価した。 その結果、限定的なプロンプトは有意義な改革を起こさず、時には仕様やコーパスインフォームド翻訳が実質的な改定を示したが、必ずしも効果は認められなかった。 また, LLM は文分割パラダイムから脱却し, 文分割パラダイムへ移行することができるが, それらの改良の有効性を改善するためには, さらなる作業が必要である。 本稿では,自動翻訳システム設計,コーパス構築,翻訳品質評価手法と結果について考察する。

関連論文リスト

• Automated evaluation of LLMs for effective machine translation of Mandarin Chinese to English [8.653960569736904]
  マンダリンの中国語から英語への翻訳を評価するために,意味分析と感情分析を特徴とする自動機械学習フレームワークを利用する。 我々は、現代・古典文学にまたがる新しいテキストやニュース記事を含む、高名な漢文の様々なクラスの原文と翻訳文を比較した。 以上の結果から,LLMはニュースメディア翻訳において良好に機能するが,文学的テキストに適用すると,その性能にばらつきが生じることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-15T22:43:06Z)
• Liaozhai through the Looking-Glass: On Paratextual Explicitation of Culture-Bound Terms in Machine Translation [70.43884512651668]
  我々は、文学・翻訳研究からジェネットのパラテキスト論(1987年)を定式化し、機械翻訳におけるパラテキスト明示の課題を紹介した。 古典中国語の短編集集Liaozhaiの4つの英訳から560の専門家対応パラテキストのデータセットを構築した。 本研究は,言語的等価性を超えた機械翻訳におけるパラテクスト的明示の可能性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-27T16:27:36Z)
• Two Intermediate Translations Are Better Than One: Fine-tuning LLMs for Document-level Translation Refinement [19.513243503109035]
  大規模言語モデル(LLM)は自己精製によって翻訳品質を向上させることができる。 文章レベルから文書レベルへの翻訳を改良することで、このアイデアを基礎にしています。 文から文への変換(Sent2Sent)とDoc2Docの翻訳は翻訳プロセスの異なる側面に対処するので、翻訳の洗練のための微調整 LLM を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T02:08:07Z)
• 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)
• (Perhaps) Beyond Human Translation: Harnessing Multi-Agent Collaboration for Translating Ultra-Long Literary Texts [56.7988577327046]
  翻訳企業の役割と協調の実践をシミュレートする,新しいマルチエージェントフレームワークであるTransAgentsを紹介する。 本研究は,翻訳品質の向上,特にテキストの長文化におけるマルチエージェント協調の可能性を明らかにするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T05:55:08Z)
• Adapting Large Language Models for Document-Level Machine Translation [46.370862171452444]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを大幅に進歩させた。 近年の研究では、中程度のLLMはタスク固有の微調整後、より大きなLLMよりも優れていることが示されている。 本研究では,特定の言語対に対する文書レベルの機械翻訳(DocMT)にLLMを適用することに焦点を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T09:29:13Z)
• Contextual Refinement of Translations: Large Language Models for Sentence and Document-Level Post-Editing [12.843274390224853]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクでかなりの成功を収めている。 ニューラルネットワーク翻訳における最先端性能は,まだ達成できていない。 直接翻訳者ではなく,自動編集者 (APE) としてLLMを適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T12:22:15Z)
• Understanding Translationese in Cross-Lingual Summarization [106.69566000567598]
  言語間要約(MS)は、異なる対象言語で簡潔な要約を生成することを目的としている。 大規模なCLSデータを集めるために、既存のデータセットは通常、それらの生成に翻訳を伴います。 本稿では、まず、CLSデータセット構築の異なるアプローチが、異なるレベルの翻訳に結びつくことを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T13:41:49Z)

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。