大規模言語モデルを用いた対話型機械翻訳における最近の進展｜岐阜大学の研究

LLMが対話型機械翻訳を革新する役割を9つの研究方向から分析し、精度や効率の向上、今後の応用可能性と課題を明らかにした。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2024年1月1日　IEEE Access
東海・関東の大学の著者	Tadahiro Matsumoto（岐阜大学）
著者（全員）	Yanshu Wang、Jinyi Zhang、Tianrong Shi、Dashuai Deng、Ye Tian、Tadahiro Matsumoto
被引用	43（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1109/access.2024.3487352

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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