研究审计 51 个多语言基准：36% 语言仅出现在单一基准中
原文标题：The State and Fate of Multilingual, Contextual Evaluation in the NLP World
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论文对 51 个近期多语言基准、242 个数据集、219 种语言进行数据驱动审计，从覆盖度、代表性、严谨性三方面评估。发现覆盖广而不深，36% 语言只出现在一个基准里，低资源语言仅覆盖 1-3 类任务，56% 数据语言实例由英语翻译而来，且存在基准污染与平行语料重叠问题。作者据此提出原生构建、文化扎根、抗污染的评价框架建议。
- 问题
- 多语言基准数量多但质量存疑，缺乏对覆盖度、代表性、严谨性的系统审计。
- 方法
- 对 51 个基准、242 个数据集、219 种语言做数据驱动审计，并提出原生构建、文化扎根、抗污染建议。
- 结果
- 36% 语言仅出现在单一基准中，低资源语言只覆盖 1–3 类任务，56% 数据语言实例由英语翻译而来。
- 影响
- 评估多语言能力时不能只看基准数量，需警惕翻译伪影与污染导致的虚高分数。
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审计51个多语言基准：36%语言仅出现在单一基准，56%数据由英语翻译而来
- •审计51个近期多语言基准、242个数据集、219种语言，围绕覆盖度、代表性、严谨性三方面
- •36%的被评语言只出现在一个基准里，大洋洲、美洲、中亚等区域接近零覆盖
- •低资源语言仅覆盖1-3类任务，高资源语言达14类
- •56%的数据集-语言实例由英语翻译而来，文化扎根内容集中在少数社区驱动基准
- •存在基准污染，包括翻译基准泄漏与平行语料重叠，可规避表面形式检测
为什么重要：多语言能力评测的广度掩盖了深度与效度问题；对依赖这些基准做选型或宣称多语言能力的团队，结论可信度需打折。
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