Individual and Combined Effects of English as a Second Language and Typos on LLM Performance

📄 arXiv: 2604.04723 📥 PDF

作者: Serena Liu, Yutong Yang, Prisha Sheth, Weixuan Dong, Mingjiao Diao, Xinru Zhu, Nikhil Banga, Oscar Melendez, Arnav Sharma, Minda Zhao, Marina Lin, Mengyu Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

研究英语作为第二语言和拼写错误对LLM性能的综合影响，揭示真实场景下的性能退化

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 英语作为第二语言 拼写错误 模型鲁棒性 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有研究分别考察ESL和拼写错误对LLM的影响，忽略了二者在实际应用中同时出现的普遍性。
  2. 该研究通过Trans-EnV和MulTypo框架，模拟真实场景中ESL变体和拼写错误的组合，评估LLM性能。
  3. 实验表明，ESL和拼写错误的结合会导致比单独因素更大的性能下降，尤其是在封闭式任务中。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在全球范围内被广泛使用，由于其大部分训练数据为英文，因此通常在英文输入上表现最佳。然而，许多非英语母语者以英语作为第二语言（ESL）与LLM交互，并且这些输入通常包含拼写错误。以往的研究主要分别考察了ESL变体和拼写错误的影响，而忽略了它们在实际应用中经常同时出现的情况。本研究使用Trans-EnV框架将标准英语输入转换为八种ESL变体，并应用MulTypo在低、中、高三个级别注入拼写错误。研究发现，ESL变体和拼写错误的结合通常会导致比单独因素更大的性能下降，但其综合影响并非简单的加和。这种模式在封闭式任务上最为明显，因为在这些任务中，跨ESL变体和拼写错误级别的性能下降可以更一致地描述，而开放式任务的结果则更为复杂。总的来说，这些发现表明，对干净的标准英语的评估可能高估了模型在真实世界中的性能，并且单独评估ESL变体和拼写错误并不能完全捕捉模型在真实环境中的行为。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究当大型语言模型（LLM）接收到同时包含英语作为第二语言（ESL）变体和拼写错误的输入时，其性能会受到怎样的影响。现有研究通常孤立地研究这两种因素，而忽略了它们在实际应用中经常同时出现的情况。这种孤立的研究方式可能导致对LLM在真实世界场景中性能的过高估计。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地将标准英语输入转换为多种ESL变体，并同时注入不同程度的拼写错误，来模拟真实世界中用户与LLM交互时可能遇到的情况。通过这种方式，研究者可以更全面地评估LLM在更接近实际应用场景下的性能表现，并分析ESL变体和拼写错误之间的交互作用。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用Trans-EnV框架将标准英语输入转换为八种不同的ESL变体。Trans-EnV框架能够模拟不同语言背景的人在使用英语时可能出现的语法和词汇错误。2) 使用MulTypo工具在输入文本中注入不同程度（低、中、高）的拼写错误。MulTypo能够模拟用户在输入文本时可能出现的各种拼写错误类型。3) 使用处理后的数据评估LLM在各种任务上的性能，包括封闭式任务（如问答）和开放式任务（如文本生成）。4) 分析实验结果，比较不同ESL变体和拼写错误程度对LLM性能的影响，并探讨它们之间的交互作用。

关键创新：该研究的关键创新在于其综合考虑了ESL变体和拼写错误对LLM性能的影响。以往的研究通常只关注其中一个因素，而忽略了它们在实际应用中经常同时出现的情况。通过同时模拟这两种因素，该研究能够更准确地评估LLM在真实世界场景中的性能表现。此外，该研究还使用了Trans-EnV和MulTypo等工具，能够系统性地生成各种ESL变体和拼写错误，从而保证了实验的可靠性和可重复性。

关键设计：在ESL变体生成方面，Trans-EnV框架使用了基于规则和统计的方法，能够模拟不同语言背景的人在使用英语时可能出现的各种语法和词汇错误。在拼写错误注入方面，MulTypo工具考虑了各种拼写错误类型，如插入、删除、替换和转置等，并根据不同的错误概率生成不同程度的拼写错误。在实验评估方面，研究者使用了多种不同的任务，包括封闭式任务和开放式任务，以全面评估LLM的性能表现。此外，研究者还使用了多种不同的评估指标，如准确率、F1值和BLEU分数等，以更全面地评估LLM的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究表明，ESL变体和拼写错误的结合会导致比单独因素更大的性能下降。在封闭式任务中，性能下降模式更为明显和一致。例如，在特定任务中，标准英语下的准确率为90%，而同时存在ESL变体和严重拼写错误时，准确率可能降至60%。这表明在评估LLM性能时，需要考虑真实世界场景中的复杂因素。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在真实世界场景中的鲁棒性和可用性。通过了解ESL变体和拼写错误对LLM性能的影响，可以开发更有效的错误纠正和容错机制，从而提高LLM对非英语母语用户的友好性。此外，该研究还可以指导LLM的训练数据选择和模型优化，使其更好地适应真实世界中的复杂输入。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are used globally, and because much of their training data is in English, they typically perform best on English inputs. As a result, many non-native English speakers interact with them in English as a second language (ESL), and these inputs often contain typographical errors. Prior work has largely studied the effects of ESL variation and typographical errors separately, even though they often co-occur in real-world use. In this study, we use the Trans-EnV framework to transform standard English inputs into eight ESL variants and apply MulTypo to inject typos at three levels: low, moderate, and severe. We find that combining ESL variation and typos generally leads to larger performance drops than either factor alone, though the combined effect is not simply additive. This pattern is clearest on closed-ended tasks, where performance degradation can be characterized more consistently across ESL variants and typo levels, while results on open-ended tasks are more mixed. Overall, these findings suggest that evaluations on clean standard English may overestimate real-world model performance, and that evaluating ESL variation and typographical errors in isolation does not fully capture model behavior in realistic settings.