論文の概要: Can Large Language Models Understand, Reason About, and Generate Code-Switched Text?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07153v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 02:52:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.188524
• Title: Can Large Language Models Understand, Reason About, and Generate Code-Switched Text?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは、コード変換されたテキストを理解し、推論し、生成できるか?
• Abstract要約: コードスイッチングは多言語通信において広く普及する現象であるが、混合言語環境における大規模言語モデル(LLM)の堅牢性は未だ十分に理解されていない。 我々は,16種類の並列コード切替言語ペアの変種からなる,高品質なヒューマンアノテーションを備えた新しいベンチマークであるCodeMixQAを紹介する。 コードスイッチングされた質問応答タスクにおけるLCMの推論動作を分析し、混合言語入力に対するモデル処理と推論の仕方について光を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.210664542372168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code-switching is a pervasive phenomenon in multilingual communication, yet the robustness of large language models (LLMs) in mixed-language settings remains insufficiently understood. In this work, we present a comprehensive evaluation of LLM capabilities in understanding, reasoning over, and generating code-switched text. We introduce CodeMixQA a novel benchmark with high-quality human annotations, comprising 16 diverse parallel code-switched language-pair variants that span multiple geographic regions and code-switching patterns, and include both original scripts and their transliterated forms. Using this benchmark, we analyze the reasoning behavior of LLMs on code-switched question-answering tasks, shedding light on how models process and reason over mixed-language inputs. We further conduct a systematic evaluation of LLM-generated synthetic code-switched text, focusing on both naturalness and semantic fidelity, and uncover key limitations in current generation capabilities. Our findings reveal persistent challenges in both reasoning and generation under code-switching conditions and provide actionable insights for building more robust multilingual LLMs. We release the dataset and code as open source.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチングは多言語通信において広く普及する現象であるが、混合言語環境における大規模言語モデル(LLM)の堅牢性は未だ十分に理解されていない。 本研究では,LLMの理解,推論,コード変更によるテキスト生成における能力の総合評価を行う。 我々は,複数の地理的領域とコードスイッチングパターンにまたがる16の並列コードスイッチング言語ペア変種を含む,高品質なヒューマンアノテーションを備えた新しいベンチマークであるCodeMixQAを紹介した。 このベンチマークを用いて、コード変更による質問応答タスクにおけるLCMの推論挙動を分析し、モデルがどのように処理し、混合言語入力よりも推論を行うかを明らかにする。 さらに、LLM生成した合成コードスイッチングテキストの体系的評価を行い、自然性と意味的忠実性の両方に着目し、現在の生成能力の鍵となる限界を明らかにする。 コードスイッチング条件下での推論と生成の両面での永続的な課題を明らかにし,より堅牢な多言語LLM構築のための実用的な洞察を提供する。 データセットとコードをオープンソースとしてリリースしています。

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