研究：大模型做机器翻译质量标注仍难敌人类
原文标题：Large Language Models for Machine Translation Quality Annotation: Humans and Models Are Both Challenged
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论文评估大语言模型在机器翻译质量评估中的表现，覆盖 MQM 与 ESA 两种主流标注方案。结果显示，尽管 LLM 被视为更高效廉价的替代方案，但在与人类标注的一致性上仍面临挑战，跨语言对和细粒度标注场景下尤为明显。
- 问题
- LLM 能否替代人工做机器翻译质量评估，跨语言与细粒度标注下是否可靠。
- 方法
- 对比 LLM 与人类在 MQM、ESA 两种标注方案上的一致性，覆盖多语言对与标注粒度。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 说明用 LLM 自动做翻译质量标注仍有风险，产品侧不宜直接替换人工评审。
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