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Ke Tran

ACL 2026可解释性效率与系统评测与基准
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2026 顶会论文

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作者位次 #3/8ACL 2026Poster· Natural Language Processing

What Does LLM Refinement Actually Improve? A Systematic Study on Document-Level Literary Translation

Shaomu Tan · Dawei Zhu · Ke Tran · Michael Denkowski · Sony Trenous · Leonardo F. R. Ribeiro · Bill Byrne · Felix Hieber

摘要

Iterative refinement is a simple inference-time strategy for machine translation: given an initial translation, an LLM revises it without additional training. Yet document-scale refinement remains poorly understood: 1) which pipelines work best, 2) what quality dimensions improve, and 3) how refi...

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