כתבה
arXiv cs.CL ·
אפשר לטרייאג' LLM Translation Errors בטקסטים קלאסיים ללא תיווך אנושי?
Can We Triage LLM Translation Errors in Classical Texts Without Human References? Source Novelty, GEMBA Scoring, and Budgeted Review through Pali-to-English Translation
במחקר זה, נבדקה שיטה לטרייאג' שגיאות של LLM בתרגום טקסטים קלאסיים ללא תיווך אנושי. השיטה נבחנה בתרגום מפאלי לאנגלית. המחקר הציע שיטה לטרייאג' שגיאות של LLM בתרגום טקסטים קלאסיים ללא תיווך אנושי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14963v1 Announce Type: new Abstract: As large language models become capable translators of classical texts, a key challenge is deciding which outputs need expert review when no human reference exists. This study tests reference-free error triage through Pali-to-English translation. Three LLMs translated 15,493 passages. Five signals were compared: source novelty, source-candidate embedding distance, peer-translation disagreement, English-to-Pali backtranslation, and no-reference GEMBA scoring. Signals were calibrated on a 3,000-item reference-informed LLM-adjudicated sample and checked against a 500-item author-adjudicated anchor. Human references supported calibration and validation only; they were never used to compute the risk signals. Source novelty was a useful source-side
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית