最初に翻訳するか単純化するか：英語とフランス語におけるクロスリンガル文書単純化の分析

概要: 言語横断テキスト単純化（CLTS）は、翻訳とともに言語的複雑性にも同時に対処することで、コンテンツを言語をまたいでより利用しやすくすることを目指します。本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用い、英語とフランス語の間のCLTSに対する異なるプロンプト戦略の有効性を検証します。検討するのは5つの異なるプロンプト手法です。1つは、LLMに「翻訳と単純化を同時に行う」よう直接指示するプロンプトです。次に、単一のプロンプト内で「翻訳してから単純化」または「単純化してから翻訳」を行う2つの構成（Composition）アプローチです。さらに、同じ操作を別々で連続したプロンプトで実行する2つの分解（decomposition）アプローチです。これらの手法は、ジャンルの異なる5つの多様なコーパス（Wikipediaおよび医療テキスト）を対象に、最先端の7つのLLMで評価します。出力品質は、自動指標、包括的な言語的特徴の分析、そして単純さと意味の保存に関する人手評価を含む多面的評価フレームワークによって評価されます。結果として、直接プロンプトは意味の忠実性を示すBLEUスコアで一貫して最も高いことが分かる一方で、言語的特徴によって測定される単純さでは、Translate-then-Simplify（翻訳してから単純化）アプローチが最も高いことが示されました。