多語自然語言處理：語碼轉換、語言變體與方言擴展

EMNLP 2025 正預告一個語言多樣性將從「旁支議題」走向「主舞台」的轉折點。今年的議程不再只聚焦於「標準語言形式」，而是深入討論方言、地域變體，以及語碼轉換（code-switching）文本。這些研究正試圖解決一個關鍵問題：人們在 App、聊天軟體與語音介面中，實際如何使用語言。

這樣的轉變，也呼應了 Appen 長期以來對「以人為中心」語言數據的重視——真實、多元、能反映全球使用者的語言樣貌。

為什麼縮小方言差距如此重要

多語言 AI 在「標準語言」上的進展顯著，但一旦面對地域口音、在地用語或非正式語體，模型表現往往迅速下滑——這就是所謂的「方言落差」。

對產品團隊而言，這個落差會直接反映在使用者體驗上：

LLM 聽不懂地方俚語、內容安全模型漏掉以方言呈現的攻擊性語句、情緒判讀模型錯誤解讀不同語體中的反諷語氣，甚至語言識別（LID）系統在使用者一句話中混用多種語言時完全失效。

目前有三大趨勢，使「方言優先（dialect-first）」成為迫切需求：

1. 模型脆弱性已被量化（Quantified fragility）

研究者正系統性地測量模型在不同方言中的準確率下降情況——即便在高資源語言中也一樣。

結果顯示：在標準語言基準測試中「看起來足夠好」，往往不足以真正服務多元的真實使用者。

2. 語碼轉換是常態（Code-switching is normal）

在許多社群中，人們會在一句話甚至一句話的前後段落中自然混合語言。

若將語碼轉換視為例外，模型就會變得脆弱、體驗不佳；

若把它視為主要任務之一，模型覆蓋率與使用者信任度則會大幅提升。

3. 人類溝通高度依賴情境（Communication is contextual）

真實世界的語言使用者會依平台、情境與受眾變換語氣、借字、夾雜英文或台語、使用不同語體。

模型若不能處理這些自然的語言行為，就無法真正理解使用者。

最新研究顯示了什麼

在最新的研究論文《Multilingual LLM Translation: Evaluating Cultural Nuance in Generative AI》中，Appen 研究團隊探討多語言大型語言模型（LLM）在翻譯具文化細膩度的語言時（如成語、雙關語）的實際表現。

這項初步研究分析了 20 多種語言的 LLM 翻譯，包括西班牙語、法語等高資源語言，也涵蓋 Gujarati、Igbo 等區域性語言。結果顯示，當以文化契合度作為衡量指標時，不同語言族群間存在顯著的翻譯品質落差。

我們的研究團隊目前正進行第二階段研究，預計在 2026 年初公開，並將擴展至更多語言與更多模型。

同時，EMNLP 2025 也強調了「多語言 AI 效能」的重要性，會議中有數項研究方向獲得呼應與延伸：

Xie 等人，2025

對多語言 BERT 系列模型進行語碼轉換語料（code-switched corpora）的微調，可在混語分類與序列標註任務上取得可量化的提升。

重點：面向性的資料曝露，比盲目擴增多語量更能有效提升模型的語碼轉換能力。

Hamed 等人，2025

針對阿拉伯語語碼轉換的完整調查揭示兩大系統性問題：

方言資源普遍不足

• 評估方法忽略真實場景的失效模式

• 這些現象也可能在其他大型語言家族（例如印度語支、羅曼語族、班圖語族）中普遍存在。

Ojo、Kamel 與 Adelani，2025

提出新的語言識別（LID）與分類基準，針對語碼轉換與領域轉換（domain shift）進行測試。

這些對實務工作至關重要：

• 正確將資料派送給適合的標註者
• 識別容易混淆的語段
• 維持標註的一致性與跨語言的準確性

Sheth 等人，2025

即使模型涵蓋 80+ 種語言，一旦面對高度語碼混合（heavy code-mixing）或快速的領域轉換，仍然容易失效。

洞察：更好的資料策展勝過更大的訓練量。

我們需要：

• 更精準的語料抽樣策略
• 考量語段（span-aware）的標註規範
• 反映真實語言分佈的評估套件

總結：方言與語碼轉換不是邊緣情境，而是主流分佈

從這些研究脈絡中可以看出共同趨勢：

「包容性的數據」與「包容性的評估」才是真正加速多語言 AI 進步的力量。

方言、在地語體、語碼轉換，不是例外，而是使用者語言行為的日常現實。

我們在 EMNLP 2025 會特別關注的議題

1. 低資源學習與跨方言遷移（Low-resource learning & cross-dialect transfer）

我們期待看到能在不同語言變體之間進行知識遷移的方法——例如從標準阿拉伯語（Standard Arabic）遷移到海灣阿拉伯語（Gulf Arabic）或黎凡特阿拉伯語（Levantine Arabic）——同時不犧牲方言中關鍵的語意差異。

可預期將會出現更多多任務目標（multi-task objectives）與專為方言變異調整的 adapter 架構。

2. 大規模語碼轉換語料（Code-switch datasets at scale）

我們預期會看到：

• 具備語段層級（span-level）語言標記的語碼轉換語料庫

• 更清晰的語料採集流程，包括：
• 如何平衡不同語言比例
• 如何捕捉一句話中的多次語碼切換
• 如何納入借詞（borrowed words）與音譯（transliteration）

3. 壓力情境下的語言識別（Language identification under stress）

像 DIVERS-CS 等基準正在把語言識別（LID）推離乾淨的實驗室環境，轉向更真實、更混亂的語料。

我們會特別關注能處理：

• 超短語段
• 專有名詞
• 在聊天與社群語料中常見的快速語碼切換的 LID 模型。

4. 更完善的語料策展與標註標準（Dataset curation & annotation standards）

我們預計會看到更具體的混語語料標註標準，包括：

• 如何準確標示語碼切換點
• 如何區分借詞 vs. 真正的語碼轉換
• 如何在標註者意見不一致時進行裁決（adjudication）

5. 更貼近現實的評估方法（Evaluation that reflects reality）

更多挑戰型測試套件（challenge suites）將出現，包括：

• 逐方言評分（per-dialect metrics）
• 語碼轉換壓力測試
• 領域轉換測試（例如：訊息聊天 vs. 搜尋 vs. 客服對話）

6. 操作與品質管理（Ops & QA practices）

在資料運營面，我們關注最佳實務，包括：

• 標註者招募（dialect-verified，具方言確認）
• 混語輸入的黃金集設計（golden sets）
• 持續的測試題回饋循環
• 上線後的監控機制，可在使用者察覺前即偵測出方言效能退化

從研究到實際部署：Appen 的方法論（From paper to production: Appen’s approach）

Appen 的核心觀點很簡單：模型會忠實反映它所接收到的訓練數據與評估方式。

如果你希望模型在方言、語言變體與語碼轉換輸入上表現穩定，就必須打造能「有意識地捕捉語言真實樣貌」的資料管線。

以下是我們的做法：

1. 以方言為單位的招募（Dialect-aware recruiting）

我們不只按語言招募，而是依 方言（dialect） 進行來源驗證與貢獻者篩選，包括：

• 地區語言變體（regional variants）
• 城鄉語體差異（urban / rural registers）
• 不同平台的語言使用習慣（如短影音字幕 vs. 客服工單語氣）

2. 文化敏感、語段感知的標註指南（Culturally adaptive, span-aware guidelines）

我們與語言學家與母語者共同撰寫標註準則。

在語碼轉換資料中，這代表要具備：

• 語段級（span-level）語言標記
• 借詞（borrowed words）處理規則
• 真實語料示例，反映使用者實際的自然語言

3. IRR 用來「把關」，不只是「報告」（IRR as a gate, not a report）

我們使用評分者間一致性（Inter-Rater Reliability, IRR），如 Krippendorff’s Alpha，來：

• 認證標註者是否合格
• 校準審核者標準
• 在擴充規模前修正標註定義

分歧模式（disagreement patterns）會直接反饋到：

→ 標註者再訓練

→ 指南修訂

→ 任務重新定義

4. 平台即品質控管（Quality built into the platform）

當任務變得更具方言多樣性，我們透過：

• 黃金集（golden sets）
• 輪替式測試題（rotating test questions）維持品質穩定。

同時監控：

• 標註偏移（drift）
• 模型協助標註（model-in-the-loop）時的效能變化

必要時重新抽樣進行 blind reviews。

5. 模型參與式資料建立（Model-in-the-loop data creation）

對於難以大量收集的語言變體，我們會使用：

• 小型、人工精審的種子資料（seed sets）
• 主動學習（active learning）迴圈，優先收集「模型目前容易失誤」的樣本，例如：
• 高強度語碼混合（heavy code-mixing）
• 快速語碼切換（rapid switching）

成效

透過這套方法，團隊能看到顯著改善，包括：

• 不同方言之間的模型表現更穩定
• 因誤解語意而產生的客服工單減少
• 多語模型更易於擴展、能真正做到包容性設計

更重要的是，當評估儀表板（evaluation dashboards）對齊方言與語碼轉換設定後，團隊可以避免被「整體平均分數」誤導，並掌握模型真實的語言覆蓋能力。

實作檢查清單

1. 覆蓋度稽核（Audit coverage）

確認你的使用者實際使用哪些方言與語體。

將「預期支援的語言範圍」與「真實使用紀錄」進行比對，找出落差。

2. 收集正確的語料組合（Collect the right mix）

針對每一個目標語言，確保資料來源涵蓋：

• 不同方言（dialects）
• 不同語體（正式／非正式）
• 不同通道（語音／聊天／社群）

同時打造跨模態資料集（text＋audio），並納入具有代表性的語碼轉換（code-switched）樣本比例。

3. 制定語段級標註規範（Set span-level policy）

明確定義標註者應如何標記：

• 語言切換的語段（span-level language tags）
• 轉寫（transliteration）
• 借詞（borrowed words）
• 模糊詞（ambiguous tokens）

4. 設定 IRR 門檻（Lock IRR thresholds）

依任務類型設定目標 Krippendorff’s Alpha 一致性門檻。

在正式擴大標註前，先用小批次資料測試 IRR 是否達標。

5. 以切片方式評估模型（Evaluate by slice）

除了整體分數外，務必回報：

• 每個方言的指標（per-dialect metrics）
• 語碼轉換的表現（code-switch metrics）

在 CI（持續整合）中持續監控每個切片是否出現回歸（regression）。

6. 監測並持續迭代（Monitor & iterate）

模型上線後，記錄所有錯誤案例，特別是與方言／語言變體相關的失誤。

將這些錯誤重新導入資料收集與主動學習流程，以強化後續版本。

The road ahead

展望未來，EMNLP 2025 將會傳遞一個清晰訊號：

方言、語言變體、語碼轉換（code-switching）將主導下一代語言模型的發展。

研究界正積極打造新的基準測試與方法論，而產業需要能真正落地、可運行的資料與評估流程。Appen 長期投入的三大核心——包容性的資料、包容性的評估，以及具方言辨識能力的 QA 流程——正好對應這波趨勢。

如果你的產品路線圖包含語言多樣性高度集中的市場（如 阿拉伯語、印地－烏爾都語、西班牙語、斯瓦希里語、中文 等），

升級你的資料管線（data pipeline）與評估框架，是獲得真實世界效能提升的最快途徑。