arXiv NLP·13 天前★ 2

arXiv 提出多语言常识翻译源对比诊断方法

原文标题:When Opposite Premises Translate Identically: A Source-Conditioned Diagnostic for Multilingual Commonsense Items

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AI 智能摘要

论文针对多语言推理基准中翻译前提可能失真问题,提出源条件对比诊断:反转英文极性后分别翻译,统计目标端输出碰撞。在 71 组问题、5 种目标语言上,斯瓦希里语在 710 对中出现 63/113/67 次完全碰撞,说明至少一侧翻译不忠实。研究为多语言基准质量审核提供可控测量手段。

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问题
多语言推理基准中翻译前提可能失真,自动翻译分数无法认证。
方法
反转英文极性后分别翻译,统计目标端输出碰撞,做源条件对比诊断。
结果
斯瓦希里语在 710 对中三个检查点分别出现 63/113/67 次完全碰撞。
影响
为多语言基准质量审核提供可控测量手段,避免基于失真前提下结论。
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原始标题:When Opposite Premises Translate Identically: A Source-Conditioned Diagnostic for Multilingual Commonsense Items
AI 中文标题:arXiv 提出多语言常识翻译源对比诊断方法
来源:arXiv NLP · 发布于 13 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:多语言推理 / 机器翻译 / 基准评测 / 常识推理
关键词:多语言基准 / 翻译质量评测 / 常识推理 / AI 论文
AI 处理:2026/10/20 15:01:57 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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