日英翻訳タスクにおける大規模言語モデルのゼロ照応解析性能の影響

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-06-29
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 日英翻訳タスクにおける大規模言語モデルのゼロ照応解析性能の影響
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The Effect of Zero Anaphora Resolution Performance of the Large Language Model on Japanese-to-English Translation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 翻訳
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: 東北大学／理化学研究所
• 著者所属: フューチャー株式会社／東北大学
• 著者所属: フューチャー株式会社
• 著者所属: フューチャー株式会社／東北大学
• 著者所属: 東北大学／理化学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University / RIKEN
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future Corporation / Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future Corporation / Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University / RIKEN
• 著者名: 野末,慎之介; 松林,優一郎; 藤井,諒; 岸波,洋介; 森下,睦; 坂口,慶祐
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 日英機械翻訳では，日本語文内に発生する主語や目的語等の省略（ゼロ照応）が翻訳性能に影響を及ぼすことが議論されてきた．最新の大規模言語モデル（LLM）のゼロ照応解析の性能には依然として課題が残るものの，その日英翻訳性能は非常に高く，従来議論されてきた内容との間にギャップが生じている．そこで本研究では，GPT-4oを対象として，ゼロ照応に関する理解と日英翻訳性能の関係を詳細に分析することを試みる．具体的には，日本語の文間ゼロ照応事例に焦点を当て，省略されている項をモデルが特定できる場合とできない場合について，それぞれの翻訳性能を調査した．分析では，総合的な翻訳性能に加えて，翻訳後の英文で省略された項が補完されているか，補完に代名詞が利用されているか等の観点で分類を行い，傾向を観察した．分析の結果，GPT-4oはゼロ照応解析が失敗した事例でも自然な日英翻訳を実現できることが分かった．また，ゼロ照応解析が失敗した事例では，成功事例と比較して項が補完されにくい傾向が見られた．項が補完されない事例では，受動態の使用や述語の名詞化などの文構造が取られており，それらの翻訳文は省略された項が正しく推測できる形で記述されていることが確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In Japanese-to-English machine translation, the omission of subjects and objects (zero anaphora) in Japanese has long been discussed as a factor affecting translation quality. Although current large language models (LLMs) still face challenges in zero anaphora resolution, their JA-to-EN translation quality is remarkably high, creating a gap with earlier concerns. This study aims to investigate the relationship between zero anaphora understanding and JA-to-EN translation performance, focusing on GPT-4o. Specifically, we examine inter-sentential zero anaphora in Japanese, analyzing translation performance between cases where the model successfully identifies omitted arguments and where it does not. Our analysis targeted not only overall translation quality, but also some aspects related to zero anaphora, such as whether zero pronouns are supplemented in the translation, whether pronouns are used for supplementation, and whether the supplemented arguments in the translated text can be correctly inferred from the context. The results showed that GPT-4o can produce natural translations even in instances where zero anaphora resolution fails. Furthermore, we observed a tendency that omitted arguments tend to be less frequently supplemented in instances where zero anaphora resolution fails. In unsupplemented cases, the translated sentences often employ syntactic structures such as passive voice or nominalization of predicates. It was confirmed that even in such cases, the translated text still allowed the missing elements to be inferred correctly from the context.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2025-NL-264, 号 6, p. 1-16, 発行日 2025-06-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会