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大語言模型翻譯質(zhì)量評測報告（簡版）BISU-AiTQA（v1.0）BISU-AiTQA（v1.0）面向國內(nèi)外的六個大模型ChatGPT、于機(jī)器翻譯系統(tǒng)性能評估。然而，這些傳統(tǒng)指標(biāo)主?漢語地位邊緣化：漢語在國際評測中仍處于邊緣地位，主?文本類型單一化：文本類型過于集中在通用語料，缺乏垂直領(lǐng)域的專業(yè)文本，無法有效評估模型在復(fù)雜專業(yè)領(lǐng)域中?評測視角局限性：大多數(shù)評測仍依賴單一視角，難以從語為解決上述問題，本項目從“漢語主導(dǎo)、多語種、多領(lǐng)域”?語料維度：覆蓋當(dāng)代文學(xué)、黨政文獻(xiàn)與外事新聞三?語種維度：設(shè)置英、日、法、俄、阿五種目標(biāo)語言，實現(xiàn)所有模型均通過統(tǒng)一Prompt與?詞匯多樣性：從語言學(xué)視角考察譯文詞匯?句法復(fù)雜度：評估譯文句法結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度和表達(dá)多樣性?篇章銜接度：檢驗譯文在篇章層面的連貫性和銜?整體翻譯質(zhì)量：使用COMET?語義忠實度：考察譯文對原文語義的忠實度?語言可接受度：評估譯文的自然質(zhì)量、語義忠實度、語言可接受度）表現(xiàn)穩(wěn)普遍在0.80左右，語義忠實度平均達(dá)到0接）上，模型間差異較大，呈現(xiàn)出顯著的“語義強(qiáng)、語言弱”達(dá)、語體風(fēng)格都要求極高。Claude-3-Sonnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)維度指標(biāo)都普遍表現(xiàn)較好，尤其是日語翻譯結(jié)果穩(wěn)定。?英文和日文：各大模型表現(xiàn)穩(wěn)定，語義理解?法語和俄語：表現(xiàn)處于中等水平，在句法復(fù)雜性處?阿拉伯語：整體得分偏低，亟需加強(qiáng)模型在漢-阿方向上?Claude-3-Sonnet在多個語種與領(lǐng)域中均表現(xiàn)穩(wěn)定，是綜合?Qwen-Plus作為國產(chǎn)模型，在多個語種中展現(xiàn)出高水平表?DeedSeek-R1在部分語言，例如漢譯法和漢譯俄的過程中部分模型將“堅持用法治思維和方式開展涉外工作”概括為раджа是梵語中閻羅王之意，從文化準(zhǔn)確度而言較為契合）；除了上述問題，大語言模型在翻譯實踐中還常常出現(xiàn)諸如數(shù)在教學(xué)與科研方面，本

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