Optimising ChatGPT for creativity in literary translation: A case study from English into Dutch, Chinese, Catalan and Spanish

要約

この調査では、文学テキストの創造性に焦点を当てた、4つの言語の6つの異なる構成におけるChAT-GPTマシン翻訳（MT）の出力の変動性を検証します。
さまざまなテキストの粒度レベル、温度設定、および創造性スコアフォーミュラの促進戦略でGPT翻訳を評価します。
最小限の命令でChatGptを促すと、最高の創造的な翻訳が生成されることがわかりました。「次のテキストを創造的に」1.0の温度で他の構成を上回り、スペイン語、オランダ語、中国語で深くすることができます。
それにもかかわらず、ChatGptは人間の翻訳（HT）と比較して一貫してパフォーマンスを下回っています。

要約(オリジナル)

This study examines the variability of Chat-GPT machine translation (MT) outputs across six different configurations in four languages,with a focus on creativity in a literary text. We evaluate GPT translations in different text granularity levels, temperature settings and prompting strategies with a Creativity Score formula. We found that prompting ChatGPT with a minimal instruction yields the best creative translations, with ‘Translate the following text into [TG] creatively’ at the temperature of 1.0 outperforming other configurations and DeepL in Spanish, Dutch, and Chinese. Nonetheless, ChatGPT consistently underperforms compared to human translation (HT).

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