본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 문학 번역 평가에 대한 기존 지표의 한계점을 지적하고, 문학 번역의 질적 평가를 위한 새로운 참조 없는 LLM 기반 질의응답 프레임워크인 LiTransProQA를 제시합니다. LiTransProQA는 전문 문학 번역가 및 연구자들의 통찰을 통합하여 문학적 장치, 문화적 이해, 저자의 목소리 등 문학적 품질 평가의 중요 요소에 중점을 둡니다. 실험 결과, LiTransProQA는 기존 지표보다 상당히 우수한 성능을 보이며, 특히 적절성 평가에서 최첨단 지표보다 15% 이상 높은 성능을 달성하고 인간 수준의 평가 성능에 근접함을 보여줍니다. 또한, 오픈소스 모델에서도 폭넓게 적용 가능하여 접근성이 높은 문학 평가 지표로서의 잠재력을 가지고 있습니다.
