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AI翻譯的測評器來了!北二外發布大語言模型翻譯質量評測報告

2025-06-23 11:39

來源:中國網

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中國網6月23日訊(記者劉佳)從 ChatGPT 到 Claude、Gemini,再到國內的通義千問、DeepSeek……近年來,AI+翻譯不斷“解鎖”應用場景,讓語言不再是屏障。但無法理解復雜語言結構和深層語義,專業領域知識薄弱,漢語理解與生成問題突出等,仍舊阻礙AI+翻譯的精準應用。6月23日,北京第二外國語學院(以下簡稱“北二外”)發布《大語言模型翻譯質量評測報告 BISU-AiTQA(v1.0)》(點擊進入測評系統,以下簡稱《測評報告》),該評測突破國際現有評測以英語為核心的現狀,構建了以漢語為核心,覆蓋多語種、多領域的大語言模型翻譯質量評測體系,具有開創性意義,是促進中外人文交流,提升漢語全球表達力的積極探索。

三大領域五種目標語言

面向全球六個大語言模型開展評測研究

近年來,大語言模型的發展速度超乎想象,在多語種的翻譯任務中已達到接近人類譯者的水平,極大提升了譯文的語言自然度、術語一致性與語篇連貫性等,正在深刻改變翻譯行業、教育方式與研究范式。從翻譯學和語言學的角度來看,大語言模型在翻譯任務中依然存在一些問題——大語言模型無法理解復雜語言結構和深層語義,專業領域知識薄弱,漢語理解與生成問題突出等。因此,迫切需要構建一個系統化、可解釋的評測機制,以評估大模型在多語翻譯任務中的真實能力,進一步促進大語言模型翻譯能力的提升。

基于北二外多年的外語學科與教學積淀、結合前期翻譯評測研究成果,學校集中英語、日語、俄語、法語、阿拉伯語五個語種師生力量,面向ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek和通義千問六個國內外語言大模型,從當代文學、黨政文獻和外事新聞三個領域開展翻譯質量測評研究。

以漢語為核心、以中國特色文本為基礎,《測評報告》從語言特征維度、神經網絡維度構建了包括詞匯多樣性、句法復雜度、篇章銜接度、語言可接受度等在內的六項指標體系,著重關注譯文的語言使用特性,可有效識別模型在詞法、句法和篇章銜接方面的能力,同時考察模型對語義的理解與語言表達能力。這不僅實現了對大語言模型譯文的多維分析,更以實證方式檢驗了模型對中國話語、文化意涵與政策表述的處理能力,填補了“以漢語為核心”的多語種評測空白,是促進中外人文交流之路上邁出的堅實一步。

多語種多學科背景學生參與人工智能與語言科學學院研究項目。校方供圖

深挖“人工智能+外語”多維價值

探索文工交叉人才培養“新藍?!?/strong>

如今,毫無外語基礎的人,似乎拿起手機就能和外國人交流;看不懂的外國文字,也許簡單“掃一掃”就能無障礙閱讀。人工智能技術的興起讓外語教育面臨著前所未有的重塑與挑戰。

從評測結果來看,即使生成式人工智能,目前也不完全具備處理復雜語言的能力,在借助人工智能技術時,使用者必須具有判斷力,培養這種判斷力正是外語教育重要的育人功能之一。

人工智能時代的外語學習,必要且必須。基于這樣的邏輯,《測評報告》脫胎于文工交叉學科,又反哺語言教學,項目中的多語種多領域語料及翻譯評測指標可廣泛應用于翻譯課程、語言測試、語言分析等教學場景,為推動翻譯教育與語言研究的數字化轉型提供重要的實踐平臺。

語言不僅是溝通工具,更是人類思維方式的構建者。語言能力是外語人才的立身之本,大語言模型技術的進步是外語發展的助力,為外語教學與翻譯研究擴寬了路徑。在課堂中,嘗試引導學生與模型協作,訓練人機交互能力、語言判斷與批判能力,培養學生做AI的引導者。

創新“文科+”培養路徑

提供“智”慧育人的二外方案

在國家大力推進“人工智能+”戰略背景下,外語學科的魅力在哪兒、外語院校如何精彩蝶變?北二外率先回答了時代之問。

人工智能與語言科學學院匯集學校多語種研究力量發布《測評報告》。2025年4月,北二外依托60多年來積淀的外語、旅游和區域國別學科優勢,匯聚計算機、數學及語言學師資,聚焦語言科學與人工智能技術的融合創新,瞄準北京市重點支持的“AI+X”領域(外語服務、腦機接口、老年康養、智慧文旅),通過“語言+AI+場景”的學科架構,建設成立了以語言科學為核心的文工交叉人才培養單位。

人工智能與語言科學學院最早可以追溯到北二外2008年成立的“語言認知實驗室”,2018年該實驗室改組為學?!叭斯ぶ悄芘c語言認知實驗室”。目前,學院匯聚了認知神經科學、生物醫學工程、信息處理、自然語言處理、計算機科學與技術、語言學等領域專業教師,聚焦人工智能與語言健康、人工智能與語言工程、腦科學與智能計算、智能交叉等研究領域,致力于培養具備語言能力與人工智能技術的復合型高端人才。

科學技術迭代日新月異,但語言所承載的文化內涵、認知模式與表達方式的復雜性,仍需專業研究者與譯者的深度參與和持續探索。未來,北二外將繼續圍繞“人工智能+外語”開展人才培養模式探索,為人工智能時代外語院校發展路徑提供有效的“二外方案”。

編審:韓雅潔

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