面向目的对齐的规格感知机器翻译与评估
计算与语言
2025-09-23 v1
摘要
在专业语境中，翻译受指导沟通目标和客户需求的影响，常以规格形式形式化。虽然现有评估框架承认此类规格的重要性，但这些规格在机器翻译（MT）研究中往往仅被隐式地处理。我们立足于翻译研究，提供关于规格在专业翻译中为何重要的理论依据，并提供实用方法指南，以实现规格感知的MT与评估。建立在此基础上，我们将框架应用于从33家上市公司的投资者关系文本翻译。我们的实验比较了五种翻译类型，包括官方人工翻译和来自大型语言模型（LLM）的提示驱动输出，采用专家错误分析、用户偏好排序和自动评估指标。结果表明，受规格指导的LLM翻译在人类评估中一致优于官方人工翻译，凸显了感知质量与预期质量之间的差距。这些发现表明，在MT工作流程中整合规格，配合人工监督，可实现符合专业实践的翻译质量提升。
引用
@article{arxiv.2509.17559,
title = {Specification-Aware Machine Translation and Evaluation for Purpose Alignment},
author = {Yoko Kayano and Saku Sugawara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17559},
year = {2025}
}