Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

It Takes Two: A Dual Stage Approach for Terminology-Aware Translation

Created by
  • Haebom
Category
Empty

저자

Akshat Singh Jaswal

개요

DuTerm은 용어 제약 기계 번역을 위한 새로운 2단계 아키텍처를 소개합니다. 이 시스템은 대규모 합성 데이터에 fine-tuning된 용어 인식 NMT 모델과 post-editing을 위한 prompt 기반 LLM을 결합합니다. LLM 단계는 NMT 출력을 개선하고 용어 준수를 강화합니다. WMT 2025 용어 공유 작업 코퍼스를 사용하여 영어-독일어, 영어-스페인어, 영어-러시아어에 대해 DuTerm을 평가했습니다. LLM의 유연하고 문맥 기반 용어 처리가 엄격한 제약 조건을 적용하는 것보다 일관되게 더 높은 품질의 번역을 제공함을 보여줍니다.

시사점, 한계점

LLM의 문맥 기반 변형은 엄격한 제약 조건보다 더 높은 품질의 번역을 제공합니다.
LLM은 생성기보다는 문맥 기반 변형기로서 높은 품질의 번역에 가장 효과적입니다.
WMT 2025 용어 공유 작업 코퍼스를 사용한 영어-독일어, 영어-스페인어, 영어-러시아어 번역에 대해 평가했습니다.
본 연구는 LLM 기반 번역의 trade-off 관계를 강조합니다.
👍