生成AIツールを活用したカスタムAI翻訳システムの性能検証と品質向上のための試行錯誤

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-08-27
• タイトル: 生成AIツールを活用したカスタムAI翻訳システムの性能検証と品質向上のための試行錯誤
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Tries and Errors to Develop a Translator-driven AI Translation System Using Generative AI Tools
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 言語資源・評価
• 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: エッジ・トランスレーション
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Edge Translation
• 著者名: 三浦, 由起子
• 著者名(英): Yukiko, Miura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 著者は，10 年以上にわたり医療分野における翻訳実務に携わってきた．NLP のバックグラウンドは持たないが，さまざまな生成 AI ツールを活用して簡易的にカスタム化した AI 翻訳システムを構築し，性能検証と品質向上を試みている．具体的には，ChatGPT の GPTs，Claude の Projects，GraphRAG，LLM の API を用いて，プロンプトエンジニアリングの最適化，RAG によるドメイン知識の付与，人間と AI の協調プロセスの導入などを実施した．本研究はまだアイデア検証段階ではあるものの，翻訳者主導の AI 翻訳システムへの道を拓くものである．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The author has worked as a professional translator specializing in the medical field for over a decade. This paper describes the process of quality assessment and improvement for AI translation systems by simply customizing selected generative AI tools, including ChatGPT GPTs, Claude Projects, GraphRAG, and LLM APIs. Our attempts comprised optimizing prompt engineering, imparting domain knowledge by RAG, and introducing a collaborative process between humans and AI. Although this research is still in the idea validation phase, it paves the way for a translator-driven AI translation system.
• 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 2024-NL-261, 号 11, p. 1-2, 発行日 2024-08-27
• 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