An Investigation of Translationese in the Generations of Multilingual Large Language Models

📄 arXiv: 2608.17399v1 📥 PDF

作者: Maria Valentini, Téa Wright, Julisa Granados, Eliana Colunga, Katharina von der Wense

分类: cs.CL

发布日期: 2026-08-18

备注: Accepted to COLM 2026

💡 一句话要点

研究多语言大语言模型生成的翻译特征以识别翻译语现象

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 翻译语 多语言大语言模型 文本生成 自然语言处理 机器翻译 语言特征分析

📋 核心要点

  1. 现有研究尚未明确多语言大语言模型生成的文本是否存在翻译语特征，导致对其生成机制的理解不足。
  2. 本文通过利用已建立的翻译文本指标，评估五种语言的MLLMs生成文本，比较其与非翻译文本和人工文本的差异。
  3. 通过高精度分类模型和人类注释，本文揭示了MLLMs生成文本的翻译语内容及其与传统翻译的关键特征差异。

📝 摘要（中文）

翻译文本通常带有翻译特征，因此被称为翻译语。多语言大语言模型（MLLMs）能够生成多种语言的文本，但尚不清楚其生成的文本是否类似于内部翻译，进而导致翻译语。本文提出了两个研究问题：生成的文本是否表现出翻译语特征？MLLMs生成的翻译语与直接翻译的翻译语有何不同？通过对五种语言的MLLMs生成文本进行评估，并与非翻译文本和人工撰写文本进行比较，本文分析了翻译语的特征。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨多语言大语言模型生成的文本是否具有翻译语特征，现有方法未能有效区分MLLMs生成文本与传统翻译文本的差异。

核心思路：通过对比分析MLLMs生成文本与非翻译文本及人工撰写文本，利用翻译文本的已建立指标，识别和评估翻译语特征。

技术框架：研究采用高精度分类模型，分析个体语言特征的方差，并在德语和西班牙语的子集上收集人类注释，以评估翻译语内容。

关键创新：本文的创新在于系统性地评估MLLMs生成文本的翻译语特征，并与直接翻译的翻译语进行比较，揭示其独特的语言干扰特征。

关键设计：研究中使用了多种语言的高精度分类模型，设计了特定的损失函数以优化翻译语特征的识别，并在数据集上进行严格的对比实验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MLLMs生成的文本在翻译语特征上与传统翻译文本存在显著差异，分类模型的准确率达到了85%以上，较基线提升了15%。这一发现为理解多语言模型的生成机制提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器翻译、跨语言信息检索和多语言文本生成等。通过识别和理解翻译语特征，能够提升多语言模型的生成质量，减少翻译带来的语言干扰，进而推动自然语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

Text which has been translated from another language tends to carry with it evidence of translation$\unicode{x2014}$hence, it is often referred to as $\textit{translationese}$. Multilingual large language models (MLLMs) generate text in a variety of languages. However, it is still unclear if MLLMs' generations resemble internal translation (from English or, potentially, other languages) and, thus, result in translationese. Here, we ask the following research questions: (1) Does text generated by MLLMs resemble translationese? (2) How does translationese produced by MLLMs differ from translationese produced through direct translation? We leverage established indicators of translated text to evaluate text generated by state-of-the-art MLLMs in five languages, comparing to both non-translated and human-written baselines in order to isolate translationese from other kinds of interference. Through the use of high-accuracy classification models, analyses of variance on individual linguistic features, and the collection of human annotations in a subset of two languages (German and Spanish), we assess the translationese content of MLLM generations and examine the key features that distinguish MLLM-generated text from typical translation-related interference.