Liang Hong Cross-Model Comparison: the Effectiveness of Large Language Models in Translating Political Texts

Abstract

The swift evolution of Large Language Model (LLM) technologies has underscored their expansive applicability across a broad spectrum of disciplines, notably within the realms of natural language processing and machine translation. Thus, to comprehensively evaluate the efficacy of machine translation applications in translating political texts under different technological and algorithmic contexts, a curated test dataset comprising 200 typical sentences pertinent to political contexts was developed. leveraging the unique linguistic structural nuances of political texts. Швидка еволюція технологій великої мовної моделі (LLM) підкреслила їхню широку застосовність у широкому спектрі дисциплін, зокрема в сферах обробки природної мови та машинного перекладу. Таким чином, щоб всебічно оцінити ефективність додатків машинного перекладу для перекладу політичних текстів у різних технологічних і алгоритмічних контекстах, було розроблено набір тестових даних, який містить 200 типових речень, що стосуються політичного контексту.