arXiv cs.CL· Jen Wilson, Vipasha Bansal, William D. Lewis·· 11 小时前AI 评分26
面向全体民众沟通：紧急警报与警告的机器翻译评估
Communicating with the Entire Population: Machine Translation of Emergency Alerts and Warnings
AI 导读
研究对全美应急管理人员开展调查，了解其工作流程与操作挑战，并据此评估商用翻译工具在紧急警报与警告场景中的表现。论文揭示了这些自动化输出的实用性与局限，就何时及如何安全使用商用翻译工具提供实践指导。
正文 · AI 翻译
摘要：在危机期间，我们必须与受影响人群中的每一个人进行沟通，包括那些不讲该地区主要语言的人。商业翻译工具为扩大信息获取范围提供了一种颇具吸引力的解决方案，并且在没有任何其他资源可用时能够提供一条生命线。然而，应急响应管理者往往对这些自动化输出的质量和适用性一无所知。在本文中，我们对应急管理者开展了一项全国性调查，以了解他们当前的工作流程、观点和运营挑战。随后，我们针对这些需求评估了商业翻译工具，阐明其效用，并就如何以及何时可以在应急响应中安全使用这些工具提供实用指导。
| 评论： | 载于《危机准备与响应语言技术会议论文集》（LT4CPR Workshop），中国珠海横琴。计算语言学协会。2026年11月 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.32842 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.32842v1 [cs.CL] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.32842 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Jen Wilson [查看电子邮件]
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2026年10月23日星期五 16:17:37 UTC（220 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org