論文の概要: Improving Term Evaluation in Machine Translation: Variation Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08779v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 14:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 15:43:00.966933
• Title: Improving Term Evaluation in Machine Translation: Variation Matters
• Title（参考訳）: 機械翻訳における項評価の改善:変分事項
• Abstract要約: 機械翻訳(MT)は通常、ソース項ごとに単一の正しいターゲット形式を仮定する。 人間の翻訳者は、現在のメトリクスが矛盾として罰する変化を定期的に導入する。 英仏科学翻訳の文書レベルのMT評価において,この変化をいかに説明するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.40489784450469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Terminology evaluation in machine translation (MT) usually assumes a single correct target form per source term. However, human translators routinely introduce variation that current metrics penalize as inconsistency. We examine how to account for this variation in document-level MT evaluation of English-French scientific translation, combining glossary-based accuracy, translation consistency, and a new cross-term variation (CTV) diagnostic measure that tests whether variation relationships are preserved across languages. Based on analyses of two parallel corpora, translated by four MT systems, we find that (1) MT systems generate less target-side variation than human translators; (2) transfer patterns strongly depend on the variation type; (3) consistency rankings vary with the choice of metric; and (4) constraining MT with a glossary improves accuracy and consistency but degrades CTV by suppressing valid variation. We argue for variation-aware evaluation that conditions consistency penalties on whether target-side variation mirrors source-side variation.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)におけるターミノロジー評価は、通常、ソース項ごとに単一の正しいターゲット形式を仮定する。 しかしながら、人間の翻訳者は、現在のメトリクスが矛盾としてペナルティ化する変化を定期的に導入する。 英仏科学翻訳の文書レベルのMT評価におけるこの変化を,用語集に基づく精度,翻訳整合性,および言語間で変化関係が保存されているかどうかを検査するための新たな横断的変動(CTV)診断指標を組み合わせることで,どのように説明するかを検討する。 4つのMTシステムで翻訳された2つの並列コーパスの分析結果から,(1)MTシステムは人間のトランスレータよりも標的側の変動が少ないこと,(2)伝達パターンは変化タイプに強く依存すること,(3)一貫性のランキングはメートル法によって異なること,(4)光沢のあるMTの制約は精度と一貫性を向上するが,有効な変動を抑えることでCTVを劣化させることがわかった。 我々は,目標側変分がソース側変分を反映するか否かについて,条件の整合性を考慮に入れた変分評価について論じる。

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