要約
日中翻訳言語学の分野では、属性節を正確に翻訳することは常に困難であることが証明されています。
現在の機械翻訳ツールでは、属性節を日本語から中国語に正確に翻訳できないことがよくあります。
そこで本稿では、このような困難の背景にある言語学的問題、すなわち修飾名詞の意味的役割が属性節の翻訳パターンの選択にどのように影響するかを言語学的観点から検討する。
これらの問題に対処するために、翻訳の精度を高めることを目的とした事前編集方式が提案されています。
さらに、この事前編集スキームを、現在最も広く使用されている大規模言語モデルである ChatGPT と組み合わせた、新しい 2 段階のプロンプト戦略を提案します。
この迅速な戦略は、ゼロ ショット シナリオで翻訳入力を最適化することができ、平均翻訳精度スコアを 35% 以上向上させることが実証されています。
要約(オリジナル)
In the field of Japanese-Chinese translation linguistics, the issue of correctly translating attributive clauses has persistently proven to be challenging. Present-day machine translation tools often fail to accurately translate attributive clauses from Japanese to Chinese. In light of this, this paper investigates the linguistic problem underlying such difficulties, namely how does the semantic role of the modified noun affect the selection of translation patterns for attributive clauses, from a linguistic perspective. To ad-dress these difficulties, a pre-edit scheme is proposed, which aims to enhance the accuracy of translation. Furthermore, we propose a novel two-step prompt strategy, which combines this pre-edit scheme with ChatGPT, currently the most widely used large language model. This prompt strategy is capable of optimizing translation input in zero-shot scenarios and has been demonstrated to improve the average translation accuracy score by over 35%.
arxiv情報
| 著者 | Wenshi Gu |
| 発行日 | 2023-03-27 20:33:40+00:00 |
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