論文の概要: A Factorial Study of Synthetic Data Generation for Low-Resource Machine Translation using Grammar Books

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22376v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 15:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.159263
• Title: A Factorial Study of Synthetic Data Generation for Low-Resource Machine Translation using Grammar Books
• Title（参考訳）: 文法書を用いた低リソース機械翻訳のための合成データ生成の要因検討
• Authors: Varun Ghat Ravikumar, Sina Ahmadi, Lena Jäger, Rico Sennrich,
• Abstract要約: ほとんどの絶滅危惧言語は機械翻訳に必要な並列データを持っていない。 本稿では,大規模言語モデルを用いて文法書から文法規則,例文,語彙を抽出するパイプラインを提案する。 合成データの微調整により,カラマングでは75%,タツチンでは59%,シードデータベースラインでは75%の改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.87083042952256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most endangered languages lack the parallel data required for machine translation, despite the existence of descriptive grammar books. We introduce a pipeline that uses large language models to extract grammatical rules, example sentences, and lexicons from grammar books and generate synthetic parallel corpora for fine-tuning-rather than feeding grammar content into prompts at inference time, as in prior work. Validated on three typologically diverse low-resource languages-Kalamang (Papuan), Tuatschin (Romance), and Mandan (Siouan)-we show that fine-tuning on synthetic data improves over seed-data baselines in 75% of configurations for Kalamang and 59% for Tuatschin, with best-case ChrF++ gains of +8.8, +5.3, and +3.3 respectively. Through a systematic factorial study across 96 configurations varying target part-of-speech, retrieval granularity, and sample volume, we identify which factor combinations drive gains and where they break down. Our results demonstrate that static linguistic documentation can be repurposed for machine translation fine-tuning, offering a practical path towards translation tools for severely under-resourced languages.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの絶滅危惧言語は、記述文法書が存在するにもかかわらず、機械翻訳に必要な並列データを持たない。 本研究では,大規模言語モデルを用いて文法書から文法規則,例文,語彙を抽出し,文法内容を推論時にプロンプトに入力するのではなく,微調整のための合成並列コーパスを生成するパイプラインを提案する。 カラマン語 (Papuan), Tuatschin (Romance), Mandan (Siouan) の3つの典型的多種多様な低リソース言語で検証した結果, 合成データの微調整はカラマン語では75%, Tuatschinでは59%, ChrF++では+8.8, +5.3, +3.3の順で, 種子データベースラインよりも改良されていることがわかった。 対象音節, 検索粒度, サンプル容積など, 96構成の系統的因子分析により, どの因子の組み合わせが利得を誘導し, どこで分解するかを同定した。 この結果から,機械翻訳の微調整に静的な言語文書を再利用できることが示唆された。

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