LATA: A Tool for LLM-Assisted Translation Annotation

📄 arXiv: 2602.10454v1 📥 PDF

作者: Baorong Huang, Ali Asiri

分类: cs.CL

发布日期: 2026-02-11

💡 一句话要点

LATA：一种用于LLM辅助翻译标注的工具，提升跨语言对齐精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 翻译标注 大型语言模型 人机协作 平行语料库 机器翻译

📋 核心要点

  1. 高质量平行语料库构建面临复杂的多层注释任务，传统工具难以处理结构差异大的语言对。
  2. LATA工具利用LLM进行句子分割和对齐，并通过人机协作流程改进对齐和应用自定义注释。
  3. 该工具旨在平衡注释效率与语言精度，从而更有效地分析复杂翻译现象。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的、由大型语言模型（LLM）辅助的交互式工具LATA，旨在缩小可扩展自动化与专家人工判断所需的严格精度之间的差距，用于构建高质量的翻译研究平行语料库。与传统的统计对齐器不同，该系统采用基于模板的Prompt Manager，利用LLM在严格的JSON输出约束下进行句子分割和对齐。在该工具中，自动预处理集成到人机协作的工作流程中，允许研究人员改进对齐，并通过独立架构应用自定义的翻译技术注释。通过利用LLM辅助处理，该工具平衡了注释效率与语言精度，从而分析专业领域中复杂的翻译现象，尤其适用于阿拉伯语-英语等结构差异大的语言对。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决构建高质量平行语料库时，传统自动对齐工具在处理结构差异大的语言对（如阿拉伯语-英语）时，无法准确捕捉深层语言转换或语义细微差别的难题。现有方法在可扩展性和精度之间难以平衡，专家人工标注成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，辅助人工进行翻译标注。通过Prompt Manager控制LLM的输出格式，确保输出结果符合预定义的JSON格式，从而实现自动化处理与人工干预的有效结合。

技术框架：LATA工具的技术框架包含以下几个主要模块：1) 自动预处理模块，利用LLM进行初步的句子分割和对齐；2) Prompt Manager，负责生成符合JSON格式要求的提示模板，并控制LLM的输出；3) 人机协作界面，允许研究人员查看、编辑和修正LLM的输出结果，并添加自定义的翻译技术注释；4) 独立架构，用于存储和管理注释数据，方便后续分析和利用。

关键创新：该工具的关键创新在于将LLM集成到翻译标注流程中，并采用基于模板的Prompt Manager来控制LLM的输出格式。这种方法既利用了LLM的自动化能力，又保证了输出结果的结构化和可控性，从而提高了标注效率和精度。与传统的统计对齐器相比，LATA能够更好地处理结构差异大的语言对，并捕捉深层的语言转换和语义细微差别。

关键设计：Prompt Manager的设计是关键。它需要根据不同的语言对和标注任务，设计合适的提示模板，以引导LLM生成符合要求的JSON格式输出。此外，人机协作界面的设计也至关重要，需要提供友好的交互方式，方便研究人员查看、编辑和修正LLM的输出结果。具体的参数设置和损失函数等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果和性能数据。但可以推断，LATA工具通过LLM辅助和人机协作，有望在翻译对齐的准确性和效率上优于传统的统计对齐方法，尤其是在处理阿拉伯语-英语等复杂语言对时。具体的提升幅度未知。

🎯 应用场景

LATA工具可应用于机器翻译、跨语言信息检索、对比语言学等领域。通过构建高质量的平行语料库，可以提升机器翻译模型的性能，促进跨语言信息交流，并为语言学研究提供数据支持。该工具尤其适用于处理结构差异大的语言对，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

The construction of high-quality parallel corpora for translation research has increasingly evolved from simple sentence alignment to complex, multi-layered annotation tasks. This methodological shift presents significant challenges for structurally divergent language pairs, such as Arabic--English, where standard automated tools frequently fail to capture deep linguistic shifts or semantic nuances. This paper introduces a novel, LLM-assisted interactive tool designed to reduce the gap between scalable automation and the rigorous precision required for expert human judgment. Unlike traditional statistical aligners, our system employs a template-based Prompt Manager that leverages large language models (LLMs) for sentence segmentation and alignment under strict JSON output constraints. In this tool, automated preprocessing integrates into a human-in-the-loop workflow, allowing researchers to refine alignments and apply custom translation technique annotations through a stand-off architecture. By leveraging LLM-assisted processing, the tool balances annotation efficiency with the linguistic precision required to analyze complex translation phenomena in specialized domains.