文本摘要工具实测:大模型如 GPT-4 在多语言处理中的表现

2025-01-15| 255 阅读
最近测了不少文本摘要工具,发现大模型在多语言处理这块儿真是越来越受关注。但实际表现嘛,只能说参差不齐,有些甚至让人有点失望。今天就来跟大家好好聊聊我这段时间的实测感受,给想选这类工具的朋友提个醒。

📌 先说说大模型在主流语言摘要里的表现


像 GPT-4、Claude 这些热门大模型,处理英语、中文这类主流语言的文本摘要时,确实有两把刷子。我拿一篇 5000 字的英文科技报道试过 GPT-4,它生成的摘要不仅把核心观点 —— 比如新研发的芯片性能提升了多少、预计何时量产 —— 都提炼出来了,还顺带把专家的不同看法也概括了进去,逻辑特别清晰。

中文处理上,它对一些口语化表达或者网络热词的理解也挺到位。之前给它一段夹杂着 “yyds”“绝绝子” 的网红探店笔记,它居然能准确抓住 “这家店的火锅底料很正宗,服务态度一般” 这个核心,没被这些新词带偏。这一点比很多只认书面语的工具强多了。

但也不是没毛病。有时候遇到长难句,尤其是那种从句套从句的英文句子,GPT-4 偶尔会漏掉一些细节。有次一篇讲法律纠纷的英文报道,里面有个关于赔偿金额的附加条件,它在摘要里就没说清楚,害得我差点误解了整个事件的重点。所以哪怕是主流语言,用的时候最好还是自己再核对一遍。

📌 小语种处理:差距一下子就拉开了


这才是最让人头疼的地方。我试了法语、日语、西班牙语这几种相对常见的小语种,结果真的一言难尽。拿法语来说,一篇关于法国葡萄酒产区气候变化的文章,GPT-4 生成的摘要里居然把 “波尔多” 写成了 “勃艮第”,这俩可是完全不同的产区啊,懂行的人一眼就能看出问题。

日语的情况更有意思。日语里有很多敬语和谦语,稍微不注意就会弄错语气。我给了一段日本公司的道歉声明,里面用了不少自谦的表达,结果 GPT-4 的摘要直接把 “我们深表歉意” 写成了 “我们觉得有点不好意思”,这力度差得可不是一星半点,要是用在正式场合,估计得闹大笑话。

西班牙语的问题主要在时态上。西班牙语的时态变化比英语复杂得多,有篇讲阿根廷经济政策的文章,里面提到了 “过去五年的措施” 和 “未来的计划”,GPT-4 的摘要居然把时态弄混了,让人分不清哪些是已经做的,哪些是打算做的。这种错误要是出现在商务沟通里,后果可就严重了。

📌 多语言混合文本:大模型容易 “翻车”


现在很多文本都是多语言混合的,比如一篇中文邮件里夹杂着英文专业术语,或者一篇旅游攻略里既有当地语言的地名又有英文翻译。这种情况下,大模型的表现就更不稳定了。

我试过一篇中英夹杂的软件使用说明,里面有 “点击 Settings,在 Preferences 里勾选自动备份” 这样的句子。GPT-4 的摘要居然把 “Preferences” 翻译成了 “偏好设置”,但后面又跟着一句 “勾选自动备份的选项”,显得特别啰嗦,还不如直接保留英文术语更清晰。

还有篇包含韩语和英语的 K-pop 演唱会报道,里面有 “成员们在舞台上表演了《Dynamite》,台下粉丝齐声喊‘사랑해’” 这样的内容。它的摘要把 “사랑해” 翻译成了 “我爱你”,这没问题,但却漏掉了 “《Dynamite》是防弹少年团的热门歌曲” 这个关键信息,反而去强调一些无关紧要的舞台灯光细节,让人摸不着头脑。

📌 为什么会出现这些问题?


我琢磨着,一方面是数据训练的问题。主流语言的语料库肯定更丰富,大模型接触得多,自然处理起来更得心应手。而小语种的语料相对较少,尤其是那些带有文化背景或者专业领域的内容,模型可能没见过多少,出错也就在所难免。

另一方面,语言本身的复杂性也是个大麻烦。每种语言都有自己的语法规则、文化内涵,甚至是一些约定俗成的表达。比如日语里的 “暧昧表达”,很多时候需要结合上下文才能理解真实意思,大模型要完全吃透,估计还有很长的路要走。

而且多语言混合的时候,模型得在不同的语言规则之间快速切换,这对它的 “大脑” 来说是个不小的考验。有时候切换不过来,就容易出现翻译错误或者信息遗漏。

📌 给大家的几点实用建议


如果你经常需要处理多语言文本摘要,我的建议是,别太依赖单一的大模型工具。可以多备几个,比如处理英语用 GPT-4,处理日语试试 DeepL 的摘要功能,遇到混合语言就手动调整一下。

还有就是,不管用哪个工具,生成摘要后一定要自己核对。特别是涉及到专业术语、地名、人名这些信息的时候,千万别嫌麻烦。之前有个朋友用工具摘要一篇德语的机械说明书,结果把一个零件的型号弄错了,导致生产出的产品全是废品,损失特别大。

另外,尽量给工具提供清晰、规范的文本。如果是自己写的内容,多语言混合的时候最好标注清楚,比如在英文术语后面加上中文解释,这样能减少工具出错的概率。要是处理别人的文本,里面有模糊不清的地方,先弄明白再让工具摘要,不然只会错得更离谱。

总的来说,大模型在文本摘要的多语言处理上,进步确实不小,但离 “完美” 还有很远的距离。尤其是小语种和混合语言这块,真的需要再加把劲。大家用的时候一定要保持警惕,别被那些宣传语忽悠了。毕竟工具是辅助,最终还是得靠自己把关啊。

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