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计算机科学 > 计算与语言

arXiv:2510.14369 (cs)
[提交于 2025年10月16日 ]

标题: 从二进制到双语:国家气象服务如何利用人工智能开发全面的翻译计划

标题: From Binary to Bilingual: How the National Weather Service is Using Artificial Intelligence to Develop a Comprehensive Translation Program

Authors:Joseph E. Trujillo-Falcon, Monica L. Bozeman, Liam E. Llewellyn, Samuel T. Halvorson, Meryl Mizell, Stuti Deshpande, Bob Manning, Todd Fagin
摘要: 为了推进一个准备充分的国家,美国国家气象局(NWS)正在开发一个系统性的翻译计划,以更好地服务于美国6880万在家不使用英语的人群。 本文概述了用于NWS产品的自动化翻译工具的基础,该工具由人工智能驱动。 NWS已与LILT合作,其专利培训过程使大型语言模型(LLMs)能够适应神经机器翻译(NMT)工具,以处理天气术语和信息。 该系统设计为可在天气预报办公室(WFOs)和国家中心之间扩展,目前正以西班牙语、简体中文、越南语和其他广泛使用的非英语语言进行开发。 基于多语言风险沟通的最佳实践,该系统提供准确、及时且文化相关的翻译,显著减少了手动翻译时间,并减轻了NWS各处的操作工作量。 为了指导这些产品的分发,使用了GIS地图来识别不同NWS区域的语言需求,帮助优先考虑最需要这些资源的社区。 我们还在整个项目设计中整合了伦理AI实践,确保透明度、公平性和人类监督指导自动化翻译的创建、评估和与公众的共享方式。 这项工作最终形成了一网站,展示实验性的多语言NWS产品,包括翻译后的预警、7天预报和教育活动,使这个国家更接近一个能够覆盖所有美国人的全国预警系统。
摘要: To advance a Weather-Ready Nation, the National Weather Service (NWS) is developing a systematic translation program to better serve the 68.8 million people in the U.S. who do not speak English at home. This article outlines the foundation of an automated translation tool for NWS products, powered by artificial intelligence. The NWS has partnered with LILT, whose patented training process enables large language models (LLMs) to adapt neural machine translation (NMT) tools for weather terminology and messaging. Designed for scalability across Weather Forecast Offices (WFOs) and National Centers, the system is currently being developed in Spanish, Simplified Chinese, Vietnamese, and other widely spoken non-English languages. Rooted in best practices for multilingual risk communication, the system provides accurate, timely, and culturally relevant translations, significantly reducing manual translation time and easing operational workloads across the NWS. To guide the distribution of these products, GIS mapping was used to identify language needs across different NWS regions, helping prioritize resources for the communities that need them most. We also integrated ethical AI practices throughout the program's design, ensuring that transparency, fairness, and human oversight guide how automated translations are created, evaluated, and shared with the public. This work has culminated into a website featuring experimental multilingual NWS products, including translated warnings, 7-day forecasts, and educational campaigns, bringing the country one step closer to a national warning system that reaches all Americans.
主题: 计算与语言 (cs.CL) ; 人工智能 (cs.AI); 计算机与社会 (cs.CY); 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2510.14369 [cs.CL]
  (或者 arXiv:2510.14369v1 [cs.CL] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.14369
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Joseph Trujillo-Falc√≥n [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 10 月 16 日 07:06:05 UTC (1,636 KB)
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