机器翻译（MT）在处理文学作品，尤其是诗歌翻译方面，一直面临着巨大挑战。近年来，以 ChatGPT 为代表的大语言模型（LLM）为这一领域带来了创新的可能性。一项研究深入探讨了 ChatGPT 在英汉诗歌翻译任务中的能力，并通过特定设计的提示（Prompt）和少样本场景来探寻其最佳性能。

ChatGPT 诗歌翻译的挑战

研究发现，尽管 ChatGPT 在诗歌翻译方面展现出了一定的潜力，但其生成的译文仍存在一些亟待解决的顽固问题。这些问题促使研究人员探索更优化的翻译方法。

创新方法：解释辅助诗歌机器翻译 (EAPMT)

为了克服现有方法的局限性，研究团队提出了一种名为**解释辅助诗歌机器翻译（Explanation-Assisted Poetry Machine Translation, EAPMT）**的新方法。

该方法的核心思想是：

在翻译过程中，引入对源语言诗歌的单语解释作为引导信息，帮助模型更深刻地理解诗歌的内涵、意象和情感，从而生成更高质量的译文。

简单来说，不是直接命令“翻译这首诗”，而是先让模型生成对这首诗的解读，再基于这份解读进行翻译。

评估体系与实验结果

为了科学地评估翻译效果，研究团队不仅改进了现有的评估标准，使其更适应现代诗歌翻译的复杂性和细微差异，还采用了双重评估体系：

  • 人类专家评估：邀请专业诗人组成评审小组，对翻译结果进行专业评估。
  • 机器辅助评估：使用 GPT-4 对译文进行补充评估。

实验结果清晰地表明，无论是人类专家还是机器模型的评估，EAPMT 方法的表现均优于：

  • 传统的 ChatGPT 直接翻译方法
  • 现有的主流在线翻译系统

结论与贡献

这项研究成功验证了 EAPMT 方法的有效性，证明了通过引入“解释”这一中间步骤，可以显著提升大语言模型在诗歌翻译等复杂文学任务上的表现。它为机器辅助文学翻译领域提供了一个富有启发性的新视角。

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