| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-01 10:25 奄美群島与論島方言の機械翻訳へのLLM-RAGの応用 ～ 『与論のしまがたり』を用いた文節パラレルデータによる検証 ～ ○宮川 創（筑波大）  NLC2025-15 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，奄美群島最南端の与論島方言（UNESCO分類では国頭語の一方言だが諸説あり）の日本語への機械翻訳精度向上を目指し，民話集『与論のしまがたり』を知識ベースとして用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）の有効性を検証する．『与論のしまがたり』全4部38話から文節レベルで9,007ペアの対訳データを構築し，知識ベースとして登録した．Difyプラットフォーム上で実装したRAGシステムは，text-embedding-3-large（OpenAI）による埋め込みとGemini 3.0 Pro Preview（Google）による生成を組み合わせ，入力文節に対してコサイン類似度上位6件の文節対を検索してプロンプトに挿入する．評価には，菊秀史著『与論の言葉で話そう』第1巻・第2巻から抽出した14例文を使用し，RAGなしの各種LLM（Claude 4.5 Opus，Gemini 3.0 Pro Preview，GPT-5.2 Thinking，DeepSeek-V3.2，Kimi 2.5 Instant，Grok 4.1）との比較を行った．実験の結果，RAGシステム（Yunnufutuba）は，ベースモデルであるGemini 3.0 Pro Previewと比較してBLEUスコアが9.9ポイント向上し，全評価指標において最高性能を達成した．これにより，文節レベルの用例参照が低資源言語の機械翻訳において有効であることが示された． |
| （英） | This study investigates the effectiveness of Retrieval-Augmented Generation (RAG) in improving machine translation quality from the Yoron dialect of the Amami Islands (classified as a dialect of the Kunigami language by UNESCO) into Japanese. We utilize the folk tale collection ``Yoron no Shimagatari'' as our RAG knowledge base, constructing 9,007 phrase-level parallel data pairs from all 4 parts comprising 38 tales. Our RAG system, implemented on the Dify platform, combines text-embedding-3-large (OpenAI) embeddings with Gemini 3.0 Pro Preview (Google) generation, retrieving the top 6 most similar phrase pairs via cosine similarity and inserting them into the prompt. For evaluation, we use 14 example sentences extracted from ``Yoron no Kotoba de Hanas=o'' (Vols. 1--2) by Hidenori Kiku and compare the RAG system against several LLMs without RAG: Claude 4.5 Opus, Gemini 3.0 Pro Preview, GPT-5.2 Thinking, DeepSeek-V3.2, Kimi 2.5 Instant, and Grok 4.1. Results show that the RAG system (textit{Yunnufutuba}) achieves the best performance across all metrics, improving BLEU by 9.9 points over the base Gemini 3.0 Pro Preview model, demonstrating the effectiveness of phrase-level example retrieval for low-resource language machine translation. | |
| キーワード | （和） | 与論方言 (ユンヌフトゥバ) / 消滅危機言語 / 機械翻訳 / 検索拡張生成 (RAG) / 大規模言語モデル (LLM) / / / |
| （英） | Yoron dialect (Yunnufutuba) / endangered language / machine translation / retrieval-augmented generation (RAG) / large language model (LLM) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 366, NLC2025-15, pp. 19-24, 2026年2月. | |
| 資料番号 | NLC2025-15 | |
| 発行日 | 2026-02-21 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2025-15 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2026-02-28 - 2026-03-01 |
| 開催地（和） | アマホームPLAZA（奄美市市民交流センター） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 方言と言語理解、その他言語処理一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2026-02-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 奄美群島与論島方言の機械翻訳へのLLM-RAGの応用 |
| サブタイトル（和） | 『与論のしまがたり』を用いた文節パラレルデータによる検証 |
| タイトル（英） | Application of LLM-RAG to Machine Translation of Yoron Dialect in Amami Islands |
| サブタイトル（英） | Verification using Bunsetsu Parallel Data from "Yoron no Shimagatari" |
| キーワード(1)（和/英） | 与論方言 (ユンヌフトゥバ) / Yoron dialect (Yunnufutuba) |
| キーワード(2)（和/英） | 消滅危機言語 / endangered language |
| キーワード(3)（和/英） | 機械翻訳 / machine translation |
| キーワード(4)（和/英） | 検索拡張生成 (RAG) / retrieval-augmented generation (RAG) |
| キーワード(5)（和/英） | 大規模言語モデル (LLM) / large language model (LLM) |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮川 創 / So Miyagawa / ミヤガワ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) The University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-01 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2025-15 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.366 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-21 (NLC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]