一篇新论文综合了50多项研究，认为多语言自然语言处理（NLP）的努力常常忽视文化细微差别，导致绩效不平等。研究强调，除了简单的语言覆盖范围之外，标记化、提示语言和评估数据设计等因素都会显著影响结果。作者们提议转向建模“交流生态系统”，并主张采用分层评估方法，包括表示审计、社区验证和适应来源。 AI
影响 强调了开发具有文化敏感性的NLP的需求，可能影响未来的基准设计和数据收集实践。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，讨论了自然语言处理的进展和挑战。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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