Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings
作者: Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2025-07-09
备注: CLEF 2025 Working Notes, 9-12 September 2025, Madrid, Spain
💡 一句话要点
提出结合对比学习与语音-语义嵌入的多智能体翻译框架，用于解决双关语跨语言翻译难题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 双关语翻译 机器翻译 对比学习 语音语义嵌入 多智能体系统
📋 核心要点
- 现有机器翻译系统难以捕捉双关语的语义歧义、语音相似性和文化语言背景。
- 利用对比学习数据集和语音-语义嵌入，引导大型语言模型生成更具创造性和幽默感的翻译。
- 在CLEF JOKER 2025 Task 2竞赛中获得第一名和第二名，证明了该方法在双关语翻译方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种新颖的方法，用于将英语双关语翻译成法语，旨在解决长期困扰专业翻译人员和机器翻译系统的跨语言文字游戏翻译难题。该方法结合了最先进的大型语言模型和专门的文字游戏生成技术。具体而言，该方法采用三阶段流程：首先，使用多个前沿大型语言模型，并基于新的对比学习数据集进行反馈，建立基线；其次，实现带有组合语音-语义嵌入的引导式链式思考流程；第三，实现多智能体生成器-判别器框架，用于评估和重新生成带有反馈的双关语。该方法的主要目标是捕捉源文本文字游戏的语言创造性和幽默感，而不仅仅是复制其词汇。在CLEF JOKER 2025 Task 2竞赛中，该方法取得了第一名和第二名的成绩，并由法语母语专家进行了人工评估。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决双关语的跨语言翻译问题，这是一个长期困扰机器翻译系统的难题。现有方法通常采用字面翻译，无法捕捉双关语中的语义歧义、语音相似性和文化背景，导致翻译结果缺乏幽默感和创造性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型生成双关语，并结合对比学习和语音-语义嵌入来引导生成过程，使其能够更好地捕捉双关语的本质。通过多智能体生成器-判别器框架，进一步优化生成结果，使其更符合目标语言的文化习惯和幽默风格。
技术框架：该方法采用三阶段流程： 1. 基线建立：使用多个大型语言模型，并基于对比学习数据集进行反馈，建立翻译基线。 2. 引导式链式思考：实现带有组合语音-语义嵌入的引导式链式思考流程，引导模型生成更具创造性的翻译。 3. 多智能体生成器-判别器：构建多智能体生成器-判别器框架，用于评估和重新生成双关语，并通过反馈机制不断优化生成结果。
关键创新：该方法的主要创新点在于： 1. 对比学习数据集：构建了专门用于双关语翻译的对比学习数据集，用于训练模型区分好的和坏的翻译。 2. 语音-语义嵌入：结合语音和语义信息，引导模型生成在语音和语义上都与源语言双关语相似的目标语言双关语。 3. 多智能体框架：采用多智能体生成器-判别器框架，通过多个智能体的协作，提高翻译质量和创造性。
关键设计： * 对比学习损失函数：使用对比学习损失函数，鼓励模型生成与正样本更接近，与负样本更远离的翻译。 * 语音-语义嵌入的融合方式：采用加权平均或拼接等方式，将语音和语义嵌入融合在一起，作为模型的输入。 * 多智能体框架的奖励机制：设计合适的奖励机制，鼓励生成器生成高质量的双关语，并惩罚生成低质量的双关语。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在CLEF JOKER 2025 Task 2竞赛中取得了第一名和第二名的成绩，证明了其在双关语翻译方面的有效性。人工评估结果表明，该方法生成的翻译更具创造性和幽默感，能够更好地捕捉源语言双关语的本质。具体性能数据未知，但专家评估结果表明该方法优于其他参赛方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器翻译、自然语言生成、人机对话等领域，尤其是在需要处理幽默、讽刺等复杂语言现象的场景下。例如，可以用于开发更智能的聊天机器人，使其能够理解和生成幽默的回复，从而提高用户体验。此外，该方法还可以用于跨文化交流，帮助人们更好地理解不同文化中的幽默和文字游戏。
📄 摘要（原文）
Translating wordplay across languages presents unique challenges that have long confounded both professional human translators and machine translation systems. This research proposes a novel approach for translating puns from English to French by combining state-of-the-art large language models with specialized techniques for wordplay generation. Our methodology employs a three-stage approach. First, we establish a baseline using multiple frontier large language models with feedback based on a new contrastive learning dataset. Second, we implement a guided chain-of-thought pipeline with combined phonetic-semantic embeddings. Third, we implement a multi-agent generator-discriminator framework for evaluating and regenerating puns with feedback. Moving beyond the limitations of literal translation, our methodology's primary objective is to capture the linguistic creativity and humor of the source text wordplay, rather than simply duplicating its vocabulary. Our best runs earned first and second place in the CLEF JOKER 2025 Task 2 competition where they were evaluated manually by expert native French speakers. This research addresses a gap between translation studies and computational linguistics by implementing linguistically-informed techniques for wordplay translation, advancing our understanding of how language models can be leveraged to handle the complex interplay between semantic ambiguity, phonetic similarity, and the implicit cultural and linguistic awareness needed for successful humor.