arXiv cs.CL· Linjuan Wu, Dingming Li, Yiwen Qiu, Xinze Lyu, Ye Guo, Daoxin Zhang, Zhe Xu, Weiming Lu·· 10 小时前AI 评分31
CULTURE-CMT：面向情境化社交媒体翻译的中英基准测试
CULTURE-CMT: Benchmarking Contextualized Social Media Translation
AI 导读
CULTURE-CMT 是一个中英社交媒体评论情境化翻译基准，包含 572 个经人工核验的样本，分为 Slang、Context 和 Both 三类，用于诊断翻译难点的不同来源。
正文 · AI 翻译
摘要：社交媒体评论是互动行为，却常被当作孤立文本进行翻译和评估。当语义依赖于周边讨论、社区特定俚语或文化情境表达时，这种错配尤为严重。我们提出 CULTURE-CMT，这是一个中英社交媒体评论情境化翻译基准，还原了用户自然可获得的帖子和对话上下文。其 572 个经人工核验的示例被组织为俚语、上下文和两者兼有三类，从而能够对翻译难度的不同来源及其交互作用进行诊断性分析。为支持可扩展评估，我们进一步开发了一个检索增强的文化有效性评判器，它将校准后的评分模型与动态检索的文化知识相结合。CULTURE-CMT 揭示了若干非平凡的模式。提供互动上下文改善了大多数模型配置，但并未消除文化上无效的翻译。同时需要上下文依据和文化情境语言的示例，其难度显著高于任一单一难度来源。此外，更大的模型并不总是更好，思考会带来高度依赖模型的增益，包括偶尔的性能下降。相比之下，一个在基准不相交的社交媒体数据上适配的 27B 模型，在有上下文的思考推理下，在所评估的配置中取得了观察到的最低无效性率。总之，这些结果表明，现实的社交媒体翻译不仅仅是扩展模型或延长推理的问题，而是要学会在演变的在线互动中翻译被建构的意义。
| 评论： | 24 页。预印本 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2611.02018 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.02018v1 [cs.CL] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.02018 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 11 月 1 日星期日 16:06:50 UTC（1,579 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org