- Machine Translation Models are Zero-Shot Detectors of Translation Direction [52.2]
平行テキストの翻訳方向を検出することは、機械翻訳訓練や評価に応用できるが、盗作や偽造の主張を解消するといった法医学的応用もある。 本研究では,翻訳文や機械翻訳文でよく知られた単純化効果によって動機付けられた,p(texttranslation|text Origin)>p(textgenic|texttranslation)という単純な仮説に基づいて,翻訳方向検出のための教師なしアプローチを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 12 Jan 2024 18:59:02 GMT) - ある言語の文とそこからある言語に翻訳されれた文があったとき、翻訳の方向を検出する手法の提案。とてもシンプルな仮定だがうまくいくよう。（言語的に遠い場合でも大丈夫なのかは興味がある）
- リポジトリはZurichNLP/translation-direction-detection: Unsupervised translation direction detection using NMT systems (github.com)
日: 2024年2月1日
Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey
- Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey [56.2]
LLM(Large Language Models)の導入は、生成されたコンテンツ品質を評価するための新たな道を開いた。 既存のLCMに基づく評価指標を整理するためのコヒーレントな分類法を提案する。 この調査は、研究者に洞察を提供し、より公平で高度なNLG評価手法を提唱することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Jan 2024 15:59:09 GMT) - LLMを用いた評価手法のサーベイ
- 「Taxonomy of research in NLG evaluation with large language models」の図がとても参考になる。