菜单文化适应：一种细粒度的方法
计算与语言
2024-08-27 v1
摘要
机器翻译文化特定项目 (CSI) 面临着显著的挑战。最近的 CSI 翻译研究在利用大语言模型 (LLM) 适应不同语言和文化方面取得了一些成果，但仍需更深入的分析来考察每种方法的优势与弊端。本文引入了 ChineseMenuCSI 数据集，这是目前规模最大的中文-英文菜单语料库，标注了 CSI 与非 CSI 标签以及细粒度测试集。我们定义了三种 CSI 隐喻层次，以进行更细致的分析，并开发了一种新方法用于自动识别 CSI，该方法在大多数类别中优于基于 GPT 的提示方法。重要的是，我们首次将人类翻译理论整合到 LLM 驱动的翻译过程中，显著提高了翻译准确性，COMET 分数提升了最高可达 7 分。
引用
@article{arxiv.2408.13534,
title = {Cultural Adaptation of Menus: A Fine-Grained Approach},
author = {Zhonghe Zhang and Xiaoyu He and Vivek Iyer and Alexandra Birch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13534},
year = {2024}
}