The recently released ChatGPT has demonstrated surprising abilities in natural language understanding and natural language generation. Machine translation relies heavily on the abilities of language understanding and generation. Thus, in this paper, we explore how to assist machine translation with ChatGPT. We adopt several translation prompts on a wide range of translations. Our experimental results show that ChatGPT with designed translation prompts can achieve comparable or better performance over commercial translation systems for high-resource language translations. We further evaluate the translation quality using multiple references, and ChatGPT achieves superior performance compared to commercial systems. We also conduct experiments on domain-specific translations, the final results show that ChatGPT is able to comprehend the provided domain keyword and adjust accordingly to output proper translations. At last, we perform few-shot prompts that show consistent improvement across different base prompts. Our work provides empirical evidence that ChatGPT still has great potential in translations.


翻译:最近发布的 ChatGPT 展示了惊人的自然语言理解和生成能力。机器翻译在很大程度上依赖于语言理解和生成的能力。因此,在本文中,我们探讨如何利用 ChatGPT 辅助机器翻译。我们在广泛的翻译范围内采用了几种翻译提示。我们的实验结果表明,带有设计翻译提示的 ChatGPT 在高资源语言翻译上可以实现与商业翻译系统相当或更好的性能。我们进一步使用多个参考进行翻译质量评估,结果表明 ChatGPT 在与商业系统相比表现更优。我们还对特定领域的翻译进行了实验,最终结果表明 ChatGPT 能够理解提供的领域关键词并据此输出适当的翻译。最后,我们进行了少样本提示,结果显示对不同基础提示都存在一致的改进。我们的工作为 ChatGPT 在翻译方面仍有巨大潜力提供了实证依据。

0
下载
关闭预览

相关内容

ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
《校准自主性中的信任》2022最新16页slides
专知会员服务
19+阅读 · 2022年12月7日
【港科大Minhao Cheng】迈向自动化和可信赖的机器学习
专知会员服务
14+阅读 · 2022年3月21日
知识增强的文本生成研究进展
专知会员服务
98+阅读 · 2021年3月6日
【PKDD2020教程】可解释人工智能XAI:算法到应用,200页ppt
专知会员服务
100+阅读 · 2020年10月13日
NAACL 2022 | 基于Prompt的文本生成迁移学习
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年8月31日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
156+阅读 · 2023年4月20日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
VIP会员
相关资讯
NAACL 2022 | 基于Prompt的文本生成迁移学习
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年8月31日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员