Prompt-oriented Output of Culture-Specific Items in Translated African Poetry by Large Language Model: An Initial Multi-layered Tabular Review

要約

本論文では、3つのアフリカの詩のアンソロジーを翻訳するという3つの構造化されたプロンプトに対して、Chat Generative PreTrained Transformer Proが生成した文化的アイテムの出力を検証する。最初のプロンプトは大まかなもので、2番目のプロンプトは詩の構造に焦点を当てたもので、3番目のプロンプトは文化的特異性を強調したものであった。この分析をサポートするために、4つの比較表が作成された。最初の表は、3つのプロンプトの後に生成された文化的項目の結果を示し、2番目の表は、固有名詞と共通表現のAixelaフレームワークに基づいてこれらの出力を分類し、3番目の表は、人間の翻訳者、カスタム翻訳エンジン、大規模言語モデルによって生成された文化的項目をまとめたものである。最後の表は、Chat Generative PreTrained Transformer Proが文化特有のプロンプトに従って採用した戦略の概要である。先行研究の参照用人間翻訳とカスタム翻訳エンジンからの文化項目の出力と比較すると、Chat Generative PreTrained Transformer Proで使用された文化指向のプロンプトは、英語からフランス語へのアフリカの詩の翻訳中に文化項目の有意な強化をもたらさなかったことを示しています。54の文化的アイテムのうち、人間による翻訳では33の文化的アイテムが繰り返し生成され、カスタム翻訳エンジンでは38の文化的アイテムが繰り返し生成されたのに対し、Chat Generative PreTrained Transformer Proでは41の文化的アイテムが繰り返し生成された。未翻訳の文化項目は、アフリカの詩の文化項目を英語からフランス語に翻訳するための大規模言語モデルのアプローチに矛盾があることを明らかにした。

要約(オリジナル)

This paper examines the output of cultural items generated by Chat Generative PreTrained Transformer Pro in response to three structured prompts to translate three anthologies of African poetry. The first prompt was broad, the second focused on poetic structure, and the third prompt emphasized cultural specificity. To support this analysis, four comparative tables were created. The first table presents the results of the cultural items produced after the three prompts, the second categorizes these outputs based on Aixela framework of Proper nouns and Common expressions, the third table summarizes the cultural items generated by human translators, a custom translation engine, and a Large Language Model. The final table outlines the strategies employed by Chat Generative PreTrained Transformer Pro following the culture specific prompt. Compared to the outputs of cultural items from reference human translation and the custom translation engine in prior studies the findings indicate that the culture oriented prompts used with Chat Generative PreTrained Transformer Pro did not yield significant enhancements of cultural items during the translation of African poetry from English to French. Among the fifty four cultural items, the human translation produced thirty three cultural items in repetition, the custom translation engine generated Thirty eight cultural items in repetition while Chat Generative PreTrained Transformer Pro produced forty one cultural items in repetition. The untranslated cultural items revealed inconsistencies in Large language models approach to translating cultural items in African poetry from English to French.

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