Volume 2,Issue 3
主流机器翻译平台中国特色词汇对比研究
— 以中国关键词为例
自人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC) 出现以来,机器翻译形成专注翻译服务平台和人工智能平台共存的局面,且二者都能完成翻译任务。本文在横向对比了由13个机器翻译平台生成的中国特色词汇的英文译文后发现,具备AIGC 功能的平台在翻译质量上占优势,但某些词条译文仍然不准确或不规范,并提出机器翻译平台除了要与大语言模型(Large Language Model,LLM) 深度融合以外,还必须规范统一译本并参考和完善语料库,以提高翻译质量。
[1] 韩庆祥,陈远章. 建构当代中国话语体系的核心要义.《光明日报》,2017年05月16日15版.
[2] 肖雪. 专家称应将龙译为loong:龙与dragon 有重大差别[EB/OL][2015-07-16]
http://culture.people.com.cn/n/2015/0716/c22219-27316631.html.
[3] 外文出版社. 中国龙, 是"Dragon" 还是"Long/Lonng", 这是一个问题! [EB/OL][2024-03-07]https://www.163.com/dy/article/ISMHAGHN05565V7N.html.
[4] 中国网. 项目介绍[EB/OL][2014-11-13]http://keywords.china.org.cn/2014-11/13/content_34036371.html.
[5] 科大讯飞官方账号.IDC 发布中国AI 翻译技术评估报告: 科大讯飞8项评测全部第一,6 项满分领跑行业[EB/OL][2025-10-13]https://news.qq.com/rain/a/20251013A08BN300.
[6] 蔡欣洁, 文炳. 汉译英机器翻译错误类型统计分析—— 以外宣文本汉译英为例[J]. 浙江理工大学学报(社会科学版),2021,46(2):162-169.
[7] 雷鹏飞;张浮凌.基于机器翻译软件的外宣文本翻译质量评估研究[J].《未来与发展》2024.(6).
[8] 王华树, 刘世界. 大语言模型对译者主体性的冲击及化解策略研究[J]. 外语与翻译,2024,( 第4期),13-19,I0001.
[9] 凌颖. 人工智能中国特色话语汉英翻译质量研究[J]. 现代语言学.2025,13(4),575-581.
[10] 段田园. 人工智能时代机器翻译汉译英质量评测[J]. 数字技术与应用,2025,43(5):9-11.
[11] 王均松, 庄淙茜, 魏勇鹏. 机器翻译质量评估: 方法, 应用及展望[J]. 外国语文,2024,40(3):135-144.
[12] 韦佑武, 李娜, 赵良威. 机器翻译的译文质量、高频错误类型及解决对策研究: 基于机器翻译的发展史[J]. 现代语言学,2022,10(9):1944-1949.
[13] 杨艳霞, 王雨婷, 向毓. 机器翻译质量影响因素研究: 来自元分析的证据[J]. 外语学刊,2025(3):26-32.
[14] 汤一介. 论" 天人合一"[J]. 中国哲学史,2005(2):5-1078.
[15]Waldo Jim, Boussard Soline. GPTs and Hallucination[J].Communications of the ACM, 2025, 68(1).DOI:10.1145/3703757.
[16] 张威, 张蕾. 中国特色话语对外译介的语言规范及质量评估[J]. 外语学刊,2025(5):84-90.
[17] 李兴腾, 冯锋, 黄鹂强. 突破人工智能大模型的" 数据瓶颈"—— 构建国家级语料库运营平台的思考[J]. 中国科学院院刊,2025,40(3):522-529.
[18]Zihao Li, Shaoxiong Ji , Jörg Tiedemann,Test-Time Scaling of Reasoning Models for Machine Translation,arXiv - CS - Computation and Language Pub Date: 2025-10-07 ,DOI: arxiv-2510.06471.