修辞構造に基づく分割統治型LLM翻訳

大規模言語モデルの急速な発展は、機械翻訳分野にも影響を及ぼしているが、長く複雑な文の翻訳においては、原文構造の喪失、訳抜けといった課題が依然として存在する。本研究では、大規模言語モデルの特長を活かしつつ、これらの課題に対処するため、原文の修辞構造を利用した分割統治型機械翻訳法を提案する。提案手法では、原語文を修辞構造に則って分割した後、モデルによる翻訳と原文の並列構造を考慮した統治を行って、翻訳文を得る。特許請求項の日英翻訳タスクを通して評価を行った結果、翻訳精度、訳抜け抑制、文構造保持の点で、提案手法が大規模言語モデルでの直接翻訳より優れていることが確認された。