机器翻译关键错误的网络风险：以阿拉伯语心理健康推文为案例研究
计算与语言
2024-05-21 v1
摘要
随着神经机器翻译（NMT）系统的出现，机器翻译输出达到了前所未有的准确度，导致机器翻译工具几乎在所有具有多语言内容的在线平台上无处不在。然而，NMT系统与其他最先进的AI生成系统一样，容易产生被视为机器幻觉的错误。NMT幻觉的问题在于它们是非常流畅的幻觉。由于它们被训练生成语法正确的语句，NMT系统能够产生过于流畅以至于机器翻译工具的用户以及用于评估其性能的自动质量指标都无法识别的误译。在本文中，我们引入了一个真实的机器翻译关键错误数据集，以指出机器翻译普遍使用中涉及的伦理和安全问题。该数据集包含阿拉伯语心理健康帖子的误译，并手动标注了关键错误类型。我们还展示了常用的质量指标如何不惩罚关键错误，并强调这是一个值得研究人员进一步关注的关键问题。
引用
@article{arxiv.2405.11668,
title = {Cyber Risks of Machine Translation Critical Errors : Arabic Mental Health Tweets as a Case Study},
author = {Hadeel Saadany and Ashraf Tantawy and Constantin Orasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11668},
year = {2024}
}