論文の概要: Assessing the Political Fairness of Multilingual LLMs: A Case Study based on a 21-way Multiparallel EuroParl Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20508v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 12:50:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.922444
• Title: Assessing the Political Fairness of Multilingual LLMs: A Case Study based on a 21-way Multiparallel EuroParl Dataset
• Title（参考訳）: マルチリンガルLLMの政治的公正性を評価する:21ウェイマルチパラレルEuroParlデータセットに基づくケーススタディ
• Authors: Paul Lerner, François Yvon,
• Abstract要約: この研究は、EPの議会手続きであるEuroParlの新しい21ウェイマルチパラレルバージョンによって実現されている。 データセットは、合計で4000万語、249万文字の150万文で構成されている。 3年間、1000人以上の講演者、7カ国、12のEU加盟国、25のEU委員会、数百の国民政党をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.75260643083416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The political biases of Large Language Models (LLMs) are usually assessed by simulating their answers to English surveys. In this work, we propose an alternative framing of political biases, relying on principles of fairness in multilingual translation. We systematically compare the translation quality of speeches in the European Parliament (EP), observing systematic differences with majority parties from left, center, and right being better translated than outsider parties. This study is made possible by a new, 21-way multiparallel version of EuroParl, the parliamentary proceedings of the EP, which includes the political affiliations of each speaker. The dataset consists of 1.5M sentences for a total of 40M words and 249M characters. It covers three years, 1000+ speakers, 7 countries, 12 EU parties, 25 EU committees, and hundreds of national parties.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の政治的偏見は、通常、英語の調査に対する回答をシミュレートすることによって評価される。 本研究では,多言語翻訳における公平性の原理に依拠して,政治的偏見の代替的枠組みを提案する。 我々は、欧州議会(EP)におけるスピーチの翻訳品質を体系的に比較し、左派、中央派、右派の多数派との系統的な差異を、外部の政党よりもよく翻訳されていることを観察した。 この研究は、EPの議会手続きであるEuroParlの21方向のマルチパラレル版によって可能となり、各話者の政治的提携を含んでいる。 データセットは、合計で4000万語、249万文字の150万文で構成されている。 3年間、1000人以上の講演者、7カ国、12のEU加盟国、25のEU委員会、数百の国民政党をカバーしている。

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