Batayan: A Filipino NLP benchmark for evaluating Large Language Models
作者: Jann Railey Montalan, Jimson Paulo Layacan, David Demitri Africa, Richell Isaiah Flores, Michael T. Lopez, Theresa Denise Magsajo, Anjanette Cayabyab, William Chandra Tjhi
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-06-19)
备注: Accepted to ACL 2025 (Main Conference)
💡 一句话要点
Batayan：构建菲律宾语NLP基准，评估大型语言模型在低资源语言上的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 菲律宾语NLP 大型语言模型 低资源语言 基准测试 自然语言理解
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在高资源语言上表现出色，但在低资源语言上的能力仍有待考察，缺乏系统性的评估。
- Batayan基准通过整合八项NLP任务，覆盖理解、推理和生成三个方面，全面评估LLMs在菲律宾语上的性能。
- 实验结果揭示了LLMs在菲律宾语上的性能差距，强调了对低资源语言支持的重要性，并为未来研究提供了基准。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在广泛基准测试的高资源语言上表现出卓越的能力。然而，低资源语言的语言细微差别仍未被探索。我们推出了Batayan，这是一个全面的菲律宾语基准，系统地评估LLMs在三个关键自然语言处理（NLP）能力上的表现：理解、推理和生成。Batayan整合了八项任务，其中三项是菲律宾语语料库之前不存在的，涵盖了塔加禄语和混合代码的Taglish语句。我们严谨的、以母语为导向的改编和验证过程确保了菲律宾语复杂形态和句法结构的流畅性和真实性，减轻了现有菲律宾语语料库中普遍存在的翻译腔偏差。我们报告了各种开源和商业LLMs的实证结果，突出了显著的性能差距，表明菲律宾语在预训练语料库中的代表性不足，建模菲律宾语丰富的形态和结构的独特障碍，以及显式菲律宾语支持的重要性。此外，我们讨论了数据集构建中遇到的实际挑战，并为在代表性不足的语言中构建文化和语言上忠实的资源提出了原则性的解决方案。我们还提供了一个公共评估套件，作为菲律宾语NLP中迭代的、社区驱动的进展的明确基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在低资源语言，特别是菲律宾语上的性能评估问题。现有方法主要集中在高资源语言上，忽略了低资源语言的语言特性，并且现有的菲律宾语语料库存在翻译腔偏差，无法真实反映菲律宾语的语言特点。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的、高质量的菲律宾语NLP基准（Batayan），该基准包含多种NLP任务，能够系统地评估LLMs在菲律宾语上的理解、推理和生成能力。通过该基准，可以发现LLMs在处理菲律宾语时存在的不足，并为未来的研究提供指导。
技术框架：Batayan基准包含八项NLP任务，涵盖了塔加禄语和混合代码的Taglish语句。这些任务被分为三个类别：理解、推理和生成。其中三项任务是之前菲律宾语语料库中不存在的。数据集的构建过程包括严谨的、以母语为导向的改编和验证，以确保数据的流畅性和真实性。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个高质量的、全面的菲律宾语NLP基准（Batayan），该基准能够系统地评估LLMs在菲律宾语上的性能。与现有方法相比，Batayan更加关注菲律宾语的语言特性，并减轻了翻译腔偏差。此外，该论文还提出了在低资源语言中构建文化和语言上忠实资源的原则性解决方案。
关键设计：在数据集构建过程中，作者采用了严谨的、以母语为导向的改编和验证过程，以确保数据的流畅性和真实性。具体来说，作者邀请了菲律宾语母语者参与数据的标注和验证，并对数据进行了多次迭代的修改和完善。此外，作者还考虑了菲律宾语的复杂形态和句法结构，并在数据集中包含了多种类型的语言现象。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的开源和商业LLMs在Batayan基准上的表现存在显著差距，这表明菲律宾语在预训练语料库中的代表性不足。此外，实验还揭示了LLMs在建模菲律宾语丰富的形态和结构方面面临的挑战。这些结果强调了显式菲律宾语支持的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型在菲律宾语及其他低资源语言上的性能，促进自然语言处理技术在这些语言中的发展。此外，该基准可用于评估和比较不同LLMs在菲律宾语上的表现，为用户选择合适的模型提供参考。该研究对于保护和传承低资源语言具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities on widely benchmarked high-resource languages. However, linguistic nuances of under-resourced languages remain unexplored. We introduce Batayan, a holistic Filipino benchmark that systematically evaluates LLMs across three key natural language processing (NLP) competencies: understanding, reasoning, and generation. Batayan consolidates eight tasks, three of which have not existed prior for Filipino corpora, covering both Tagalog and code-switched Taglish utterances. Our rigorous, native-speaker-driven adaptation and validation processes ensures fluency and authenticity to the complex morphological and syntactic structures of Filipino, alleviating the pervasive translationese bias in existing Filipino corpora. We report empirical results on a variety of open-source and commercial LLMs, highlighting significant performance gaps that signal the under-representation of Filipino in pre-training corpora, the unique hurdles in modeling Filipino's rich morphology and construction, and the importance of explicit Filipino language support. Moreover, we discuss the practical challenges encountered in dataset construction and propose principled solutions for building culturally and linguistically-faithful resources in under-represented languages. We also provide a public evaluation suite as a clear foundation for iterative, community-driven progress in Filipino NLP.