論文の概要: On the Systematic Challenges of Culturally Loaded Machine Translation: Dream of the Red Chamber as the Cultural Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20241v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 15:01:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.120557
• Title: On the Systematic Challenges of Culturally Loaded Machine Translation: Dream of the Red Chamber as the Cultural Lens
• Title（参考訳）: 文化負荷機械翻訳の体系的課題:文化レンズとしての赤室の夢
• Authors: Yiming Wang, Jiayuan Di,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)における文化的に装填された翻訳による課題について検討する。 文化に代表される「赤室の夢」から中国語と日本語のバイリンガルデータセットを構築した。 包括的評価プロトコルを用いて,(1)フロンティアのLLMが顕著なパフォーマンスギャップを示し,文化的にロードされたコンテンツと競合するタスク課題,(2)評価者の背景が翻訳判断にかなりの不一致をもたらすヒューマン評価課題,(3)広く使用されているメトリクスがこのタスクの翻訳品質を確実に評価できない自動評価課題,の3つの課題を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.236324569120652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Culturally loaded translation poses unique challenges for machine translation (MT), as meanings are deeply embedded in socio-cultural contexts beyond surface linguistic forms. Although large language models (LLMs) have enabled MT systems to achieve human-like quality in many scenarios, their ability to handle culturally loaded expressions remains underexplored. In this study, we systematically investigate the challenges posed by culturally loaded translation in LLM-based MT systems. We construct a Chinese-Japanese bilingual dataset from the culturally representative corpus Dream of the Red Chamber, containing 500 segments across diverse cultural categories. Using a comprehensive evaluation protocol, we reveal three main challenges: (1) task challenges, where frontier LLMs exhibit notable performance gaps and struggle with culturally loaded content; (2) human evaluation challenges, where evaluator backgrounds lead to substantial disagreement in translation judgments; and (3) automatic evaluation challenges, where widely used metrics fail to reliably assess translation quality for this task. These findings may offer valuable insights for culture-oriented translation research in both computational science and linguistics.
• Abstract（参考訳）: 文化的にロードされた翻訳は、意味が表層言語以外の社会文化的文脈に深く埋め込まれているため、機械翻訳(MT)に固有の課題をもたらす。 大規模言語モデル(LLM)は、MTシステムにおいて、多くのシナリオにおいて人間のような品質を実現することができるが、文化的にロードされた表現を扱う能力はまだ未定である。 本研究では,LLMに基づくMTシステムにおいて,文化的にロードされた翻訳がもたらす課題を系統的に検討する。 文化的に代表されるコーパスドリーム・オブ・ザ・レッドチェンバー(Dream of the Red Chamber)から中国語と日本語のバイリンガルデータセットを構築する。 包括的評価プロトコルを用いて,(1)フロンティアのLLMが顕著なパフォーマンスギャップを示し,文化的にロードされたコンテンツと競合するタスク課題,(2)評価者の背景が翻訳判断にかなりの不一致をもたらすヒューマン評価課題,(3)広く使用されているメトリクスがこのタスクの翻訳品質を確実に評価できない自動評価課題,の3つの課題を明らかにする。 これらの発見は、計算科学と言語学の両方において、文化指向の翻訳研究に貴重な洞察を与えるかもしれない。

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