英印地语翻译中的文化保真度：性别可恢复性的保留流畅性前沿

生成翻译系统是文化技术，因为它们决定如何在特定文化的语法系统中呈现具有社会意义的线索。我们研究了成功文化翻译的一个具体概念：当英语来源明确编码性别时，英语到印地语的翻译应该保留该线索的可恢复性，除非来源本身含糊不清。我们在涵盖十二个类别的 37,345 个实例基准上评估了这一标准，并表明五个系统经常通过作格和敬语结构消除性别。然后我们引入两种机制感知的推理时间干预。第一个是源感知重排序器 (SAR)，它更喜欢避免性别中立语法的候选者。第二个是现象感知重排器（PAR），即使在作格语法仍然存在的情况下，也可以通过有针对性的词汇标记来保留性别。在 GPT-4o-mini 和 Sarvam 中，PAR 将目标子集准确率分别从 11.07% 提高到 54.47%，从 15.99% 提高到 49.66%。人类评估显示，PAR 将性别保留从 10.3% 提高到 81.3%，但平均流畅度从 4.36 降低到 3.37。这些发现将两种干预措施置于保留和流畅性边界上，而不是支持单一的主导解决方案，并表明文化定位的一代如何需要在保真度、流畅性和风格自然性之间进行明确的权衡。