Optimizing Machine Translation through Prompt Engineering: An Investigation into ChatGPT’s Customizability

要約

本論文では、翻訳の目的と対象読者をプロンプトに統合することが、ChatGPTが作成する翻訳の品質に与える影響を調査する。これまでの翻訳研究、業界慣行、ISO規格を基に、翻訳プロセスにおけるプリプロダクションフェーズの重要性を強調している。ChatGPTのような大規模な言語モデルに適切なプロンプトを含めることで、従来の機械翻訳（MT）では実現できなかった柔軟な翻訳が可能になることを明らかにしています。この研究では、特定の条件を満たす翻訳を生成するためにプロンプトを使用した場合の翻訳品質の変化を精査しています。評価は、OpenAIの単語埋め込みAPIを用いたコサイン類似度計算を補足し、実務翻訳者の視点から主観的かつ定性的に行った。その結果、プロンプトに目的と対象読者を統合することで、生成された翻訳が実際に修正され、一般的に業界標準の翻訳品質が向上することが示唆された。また、この研究は、特にマーケティング文書や文化的に依存する慣用句の文脈において、「良い翻訳」のコンセプトの実用的な適用を実証している。

要約(オリジナル)

This paper explores the influence of integrating the purpose of the translation and the target audience into prompts on the quality of translations produced by ChatGPT. Drawing on previous translation studies, industry practices, and ISO standards, the research underscores the significance of the pre-production phase in the translation process. The study reveals that the inclusion of suitable prompts in large-scale language models like ChatGPT can yield flexible translations, a feat yet to be realized by conventional Machine Translation (MT). The research scrutinizes the changes in translation quality when prompts are used to generate translations that meet specific conditions. The evaluation is conducted from a practicing translator’s viewpoint, both subjectively and qualitatively, supplemented by the use of OpenAI’s word embedding API for cosine similarity calculations. The findings suggest that the integration of the purpose and target audience into prompts can indeed modify the generated translations, generally enhancing the translation quality by industry standards. The study also demonstrates the practical application of the ‘good translation’ concept, particularly in the context of marketing documents and culturally dependent idioms.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL