論文の概要: Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04311v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 00:40:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.667249
• Title: Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings
• Title（参考訳）: Pun Intended: コントラスト学習による単語の多言語翻訳と音声・セマンティック埋め込み
• Authors: Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana,
• Abstract要約: 本稿では,大言語モデルと言語制約を併用して語句を英語からフランス語に翻訳する3つの手法について検討する。 我々のベースラインは、フランス語の肯定的な例と否定的な例によって引き起こされた差別者からのフィードバックを伴う、大きな言語モデルを用いています。 我々の指導的推論パイプラインは、単語生成のための語彙候補を検索するために、音声-意味的埋め込みの組み合わせを用いている。 我々の目的は、リテラル翻訳を超えて、単に語彙を再現するのではなく、言語の創造性、曖昧さ、ユーモアを維持することである。
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• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Translating wordplay across languages has long challenged both professional translators and machine translation systems. We investigate three approaches to translating puns from English to French by combining large language models with linguistic constraints for wordplay generation. Our baseline uses a large language model with feedback from a discriminator prompted with positive and negative French examples. Our guided reasoning pipeline uses combined phonetic-semantic embeddings to retrieve lexical candidates for wordplay generation. Finally, our multi-agent framework iteratively evaluates and regenerates candidate translations using specialized feedback. Moving beyond literal translation, our objective is to preserve the linguistic creativity, ambiguity, and humor of the source-text wordplay rather than simply reproduce its vocabulary. The multi-agent and guided chain-of-thought systems ranked first and second, respectively, in the CLEF JOKER 2025 Task 2 competition under expert human evaluation, despite only modest improvements in BLEU and BERTScore. These findings suggest that both explicit phonetic-semantic guidance and iterative multi-agent evaluation can improve LLM-based wordplay translation relative to direct discriminator-guided generation, particularly when balancing semantic fidelity, phonetic similarity, and natural target-language expression
• Abstract（参考訳）: 言語間でのワードプレイの翻訳は、長い間、プロの翻訳者と機械翻訳システムの両方に挑戦してきた。 本稿では,大言語モデルと言語制約を併用して語句を英語からフランス語に翻訳する3つの手法について検討する。 我々のベースラインは、フランス語の肯定的な例と否定的な例によって引き起こされた差別者からのフィードバックを伴う、大きな言語モデルを用いています。 我々の指導的推論パイプラインは、単語生成のための語彙候補を検索するために、音声-意味的埋め込みの組み合わせを用いている。 最後に、我々のマルチエージェントフレームワークは、特殊なフィードバックを用いて、候補翻訳を反復的に評価し、再生する。 我々の目的は、リテラル翻訳を超えて、単に語彙を再現するのではなく、言語の創造性、曖昧さ、ユーモアを維持することである。 CLEF JOKER 2025 Task 2では、BLEUとBERTScoreの微妙な改良にもかかわらず、多エージェント・チェーン・オブ・ソートシステムがそれぞれ第1位と第2位にランクインした。 これらの結果から, 意味的忠実度, 音韻的類似性, 自然言語表現のバランスをとる場合, 直接判別器誘導生成と比較して, 明示的音声意味指導と反復的マルチエージェント評価の両方がLLMに基づく語句翻訳を改善することが示唆された。

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