僧伽罗语到英语机器翻译幻觉检测框架
原文标题：Fact over Fiction: Detection of Pathological Hallucinations in Sinhala-to-English Neural Machine Translation
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研究者针对僧伽罗语到英语低资源翻译中的幻觉问题，提出无参考幻觉检测框架，构建了 4.5 万样本合成数据集。微调的 mDeBERTa-v3 在令牌级 F1 达 0.841，三信号集成在句子级 AUROC 达 0.970。基准测试显示八种 NMT 系统的检测触发率相差一个数量级。
- 问题
- 僧伽罗语到英语低资源翻译中幻觉频发，且缺乏参考译文难以检测。
- 方法
- 构建 4.5 万样本合成数据集，微调 mDeBERTa-v3 做令牌级标注，并集成神经风险分、序列对数概率与 LaBSE 嵌入。
- 结果
- 令牌级 F1 0.841，句子级 AUROC 0.970；八种 NMT 系统触发率相差一个数量级。
- 影响
- 低资源翻译上线前可加无参考幻觉检测，且能横向对比不同 NMT 系统的幻觉倾向。
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