论文
双关语：具有对比学习和语音语义嵌入的双关语多智能体翻译
Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings
摘要
跨语言翻译双关语长期以来一直对专业翻译人员和机器翻译系统提出挑战。我们通过将 大语言模型 与双关语生成的语言约束相结合，研究了将双关语从英语翻译成法语的三种方法。我们的基线使用 大语言模型 和来自鉴别器的反馈，提示有正面和负面的法语例子。我们的引导推理管道使用组合的语音语义嵌入来检索用于双关语生成的词汇候选者。最后，我们的多代理框架使用专门的反馈迭代评估和重新生成候选翻译。除了直译之外，我们的目标是保留源文本双关语的语言创造力、歧义性和幽默感，而不是简单地复制其词汇。尽管 BLEU 和 BERTScore 仅有适度改进，多智能体和引导思想链系统在专家人类评估下的 CLEF JOKER 2025 Task 2 竞赛中分别排名第一和第二。这些发现表明，相对于直接判别器引导的生成，显式语音语义指导和迭代多智能体评估都可以改进基于 LLM 的双关语翻译，特别是在平衡语义保真度、语音相似性和自然目标语言表达时