arXiv cs.CL· Linus Tze En Foo, Weihan Angela Ng, Wenkai Li, Lynnette Hui Xian Ng·· 12 小时前AI 评分21
研究揭示 LLM 生成 Singlish 的真实性与时间中性难以兼得
Stylistic Evolution and LLM Neutrality in Singlish Language
AI 导读
一项基于十年非正式数字消息的研究发现，Singlish 的风格可分性随时间距离增大而增强，主要由长度和复杂度等结构特征驱动。多数 LLM 无法同时实现真实性与时间中性，呈现出结构性权衡：生成逼真 Singlish 的模型会继承其时间偏差，而时间中性的模型输出则不真实。研究据此将时间中性定位为评估 LLM 社会方言接地能力的诊断指标。
正文 · AI 翻译
摘要：新加坡英语是一种根植于新加坡多语言环境的克里奥尔语，随着社会和技术变革而不断演变。我们考察了十年间非正式数字信息中的历时文体变化，并探讨大型语言模型（LLM）能否生成时间中性的输出，以近似该变体的稳定本质。利用词汇、语用、心理语言学和基于编码器的特征，我们发现文体可分离性随时间距离增加而增强，主要由长度和复杂度等结构特征驱动。以零分布基线为参照进行评估，大多数 LLM 未能同时实现真实性和时间中性，揭示出一种结构性权衡：生成逼真新加坡英语的模型继承了其时间偏差，而时间中性的模型则产生不真实的输出。这些发现将时间中性确立为评估 LLM 中社会方言根基的诊断指标。
| 学科： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2601.06580 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2601.06580v3 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.06580 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Linus Tze En Foo [查看邮箱]
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2026年1月10日星期六 14:34:07 UTC（2,299 KB）
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2026年5月26日星期二 04:23:35 UTC（166 KB）
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2026年10月24日星期六 12:57:02 UTC（168 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org