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错误跨度标注，机器翻译评估方案。

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错误跨度标注，机器翻译评估方案。

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Large Language Models for Machine Translation Quality Annotation: Humans and Models Are Both Challenged

Apple Machine Learning Research · 8.5 分

LLM在机器翻译质量评估中与人类标注者存在显著差异，且在多数场景下可靠性不足，需结合人类与LLM协作以提高准确性。

Large Language Models for Machine Translation Quality Annotation: Humans and Models Are Both Challenged

Apple Machine Learning Research10月13日488 字 (约 2 分钟)

LLM在机器翻译质量评估中与人类标注者存在显著差异，且在多数场景下可靠性不足，需结合人类与LLM协作以提高准确性。

入选理由：LLM在MQM和ESA评估中的表现因语言对和领域而异，部分任务与人类一致性超过人类间一致性。

FeaturedArticle#机器翻译#LLM#标注质量#自然语言处理#EMNLP英文

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