人类与机器文学翻译中的流畅度与忠实度
计算与语言
2026-05-18 v1
摘要
文学翻译需要在目标语言的流畅度与对源文本的忠实度之间进行平衡。近期的大型语言模型（LLM）常常产生流畅的翻译，但是否流畅对应于文学文本中的语义保真性尚不明确。我们采用130,486个翻译段落（来自16种源语言的106部小说），包括人类翻译、Google Translate以及TranslateGemma的翻译，来考察这一关系。流畅度以翻译ese分类器（基于段落词性n-gram）衡量其“原样性”，忠实度则使用自动翻译评估指标COMET-KIWI。我们控制段落长度，发现流畅度与忠实度之间存在持续的负相关。该模式在人类翻译和Google Translate中均存在，但在TranslateGemma中较弱且常不显著。这些结果表明，段落长度对自动评估至关重要，暗示文学翻译中流畅度与忠实度之间存在权衡。
引用
@article{arxiv.2605.15282,
title = {Fluency and Faithfulness in Human and Machine Literary Translation},
author = {Sarah Griebel and Ted Underwood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.15282},
year = {2026}
}
备注
Accepted NLP4DH 2026