安全配资炒股 “Be My Cheese”多语言大语言模型翻译中文化细微差别的评估_得分_本地化_比喻

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《“Be My Cheese?”多语言大语言模型翻译中文化细微差别的评估》是一项探索多语言大语言模型（LLM）在翻译含文化细微差别的语言时本地化能力的试点研究。

研究聚焦将英语中的习语、双关语等比喻性语言翻译成全球多种语言的场景，通过评估20种语言的24种地区方言中87份电子商务营销邮件翻译样本，由精通目标语言的人类评审员从与原文语气、含义的忠实度及对目标受众的适配度等方面进行评分和反馈🔶1-15🔶🔶1-16🔶。

结果显示，领先模型虽能生成语法正确的译文，但在处理文化细微差别的语言时仍有不足，需大量人工润色，即便资源丰富的语言也存在比喻性表达和文字游戏的翻译错误🔶1-16🔶。

从跨语言模式看，与英语亲缘关系近的语言总体得分较高，但不绝对；采用音节文字的日语、韩语表现出色，语标文字的普通话得分低；黏着型和融合型语言在数据充足时表现佳，孤立语得分低；资源可获得性并非翻译质量的可靠预测指标，部分小型地区性语言得分超平均值🔶1-76🔶🔶1-79🔶🔶1-87🔶🔶1-89🔶🔶1-90🔶。

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讨论指出，LLM翻译语法错误少但本地化质量不稳定，习语和比喻性语言是长期挑战，常因直译导致生硬或困惑，而成功翻译需创造性调整；模型表现与高质量训练数据可获得性及书写系统和字词切分兼容性相关性强，人工修订仍至关重要🔶1-96🔶🔶1-97🔶🔶1-105🔶🔶1-112🔶。

结语强调，多语言LLM在语法准确性上有进步，但翻译文化细微差别语言时存在不足，人工修订不可或缺，未来需进一步研究提升其本地化能力🔶1-116🔶🔶1-118🔶。研究存在反馈积极性倾向、语言与地区代表性有限等局限性🔶1-120🔶🔶1-122🔶。

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发布于：广东省

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