数据层面的差异检测：面向一致性多语言问答
计算与语言
2025-10-15 v1 人工智能
摘要
多语言问答系统必须确保跨语言的事实一致性，尤其是对于客观查询 (例如 What is jaundice?)，同时也要考虑主观回答中文化差异。我们提出了 MIND，这是一个以用户为中心的事实核查管道，用于检测多语言问答知识库中的事实性和文化性差异。MIND 突出显示了对文化敏感问题 (例如 Who assists in childbirth?) 的不同答案，这些答案因地区和情境而异。我们在母婴健康领域的双语问答系统上评估了 MIND，并发布了一个标注了事实和文化不一致性的双语问题数据集。我们进一步在来自其他领域的数据集上测试 MIND，以评估其泛化能力。在所有情况下，MIND 都可靠地识别不一致性，支持开发更具文化意识和事实一致性的问答系统。
引用
@article{arxiv.2510.11928,
title = {Discrepancy Detection at the Data Level: Toward Consistent Multilingual Question Answering},
author = {Lorena Calvo-Bartolomé and Valérie Aldana and Karla Cantarero and Alonso Madroñal de Mesa and Jerónimo Arenas-García and Jordan Boyd-Graber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11928},
year = {2025}
}
备注
Long paper accepted at EMNLP 2025