יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

בדיקת מודלי שפה גדולים על אידיומים באורדו

Evaluating Large Language Models on Urdu Idioms
חוקרים בדקו את ביצועיהם של מודלי שפה גדולים על אידיומים באורדו. הם השתמשו בנתונים של 4,000 זוגות משפטים עם אידיומים באורדו ובאנגלית. התוצאות הראו שמודלים אלו מבצעים טוב יותר ממערכות תרגום נוירוניות מסורתיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2510.17460v2 Announce Type: replace Abstract: Idioms remain a persistent challenge in natural language processing due to their figurative and culturally grounded meanings, which distinguish them from literal expressions. Although recent advances in large language models (LLMs) have improved idiom handling across several languages, limited attention has been given to low resource languages such as Urdu. In this work, we present a comprehensive benchmark for Urdu to English idiomatic translation, consisting of a manually verified dataset of 4,000 aligned idiom sentence pairs in both Perso Arabic (native Urdu script) and Romanized Urdu. We evaluate multiple tasks, including translation, paraphrasing, idiom span detection, and back-translation, using diverse prompting strategies such as
קרא במקור המקורי