通过多智能体AI系统实现具有语境感知的翻译以保存文化身份
计算与语言
2025-06-10 v1 人工智能
计算机与社会
多智能体系统
摘要
语言是文化身份的基石，但全球化和主要语言的主导地位使近3000种语言面临灭绝风险。现有的AI驱动翻译模型注重效率，但往往无法捕捉文化细微差别、习语表达和历史意义，导致翻译边缘化语言多样性。为应对这些挑战，我们提出了一个针对弱势语言社区的文化适应翻译多智能体AI框架。我们的方法利用专用的翻译、解释、内容合成和偏见评估智能体，确保语言准确性和文化相关性的保留。通过CrewAI和LangChain，我们的系统在保持语境忠实度的同时，通过外部验证减轻偏见。比较分析表明，我们的框架超越GPT-4o，生成语境丰富且文化嵌入式的翻译，这是对原住民、地区和资源匮乏语言的关键性进步。该研究凸显了多智能体AI在培育公平、可持续且文化敏感的NLP技术中的潜力，与Language Models for Underserved Communities的AI治理、文化NLP和可持续NLP三个支柱相吻合。我们的完整实验代码已公开发布于：https://github.com/ciol-researchlab/Context-Aware_Translation_MAS
引用
@article{arxiv.2503.04827,
title = {Preserving Cultural Identity with Context-Aware Translation Through Multi-Agent AI Systems},
author = {Mahfuz Ahmed Anik and Abdur Rahman and Azmine Toushik Wasi and Md Manjurul Ahsan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04827},
year = {2025}
}
备注
Accepted in NAACL 2025 Workshop on Language Models for Underserved Communities (https://openreview.net/forum?id=RiCfefEHII)