AfriScience-MT：通过文本翻译实现非洲科学非殖民化

殖民语言在非洲教育和科学传播中的主导地位限制了数亿非洲语言使用者获取和产生科学知识的方式。一个核心障碍是这些语言缺乏既定的科学术语。我们推出 AfriScience-MT，这是一个涵盖 11 个科学领域的 6 种非洲语言（阿姆哈拉语、豪萨语、卢干达语、北索托语、约鲁巴语和 isiZulu）的平行语料库。专业翻译人员与科学传播专家合作，将科学论文的简明语言摘要翻译成每种目标语言，并创造了不存在的新术语。我们在零样本、少样本和微调设置中对机器翻译系统和 大语言模型 进行基准测试。我们的结果表明，闭源模型在句子和文档级别上都优于所有开源模型：GPT-5.4 和 Gemini-3.1-Flash-Lite 领先，平均句子级别 COMET 分数分别为 68.3 和 68.0，并以平均文档级别 COMET 分数 48.3 领先。在开放系统中，经过微调的 NLLB-1.3B 在句子级别达到 67.3，TranslateGemma-12B 通过 1-shot 上下文学习在文档级别达到 44.0。我们发布了 AfriScience-MT 以支持非洲语言的基准测试和文档级科学机器翻译。