法律文本人工智能翻译质量评估与优化路径研究—— 基于术语库与译后编辑的实证分析

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Abstract

基于140条法律文本语料，对比ChatGP T 与有道翻译AI 的译文与官方译本，构建术语错误、语义偏差、句法问题、表达不规范四维误差分类体系进行量化评估。针对原始翻译中句法混乱与术语不一致等高频问题，引入术语库嵌入与译后编辑优化策略。实验表明，优化后整体错误率从97% 降至6%，错误率降低94%。人机协同模式可显著提升法律文本翻译质量，为涉外法治语言服务提供实践路径。

Keywords

人工智能翻译

法律条文

误差分析

术语库

译后编辑

人机协同

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