人机协同下计算机术语翻译的拟人化评估-中国科技翻译

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人机协同下计算机术语翻译的拟人化评估

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研究背景与问题

在全球化信息时代，计算机学科的术语翻译对于推动国际学术交流和技术传播具有重要意义。然而，计算机术语具有高度的专业性和复杂性，传统的翻译评估方法往往依赖于人工，存在成本高、效率低的问题。因此，本研究旨在探讨一种新型的计算机术语翻译评估方法，以应对这一挑战。

研究方法

本研究选取了计算机学科英文专著中的术语汉译作为研究对象。首先，利用DeepSeek这一机器翻译评估工具对翻译质量进行初步评估。在此基础上，通过提示词调试技术，赋予DeepSeek“拟人化”的评估者身份，使其能够更贴近人类评估者的思维方式和判断标准。具体方法包括：设计一系列提示词，引导DeepSeek模拟人类评估者进行翻译质量的判断，并通过多轮迭代优化，提高评估的准确性和可靠性。

核心结果

本研究建立了机器主导下的新型评估模型，与传统的人工评估方法相比，该模型具有以下优势：一是成本低，减少了人力成本和时间成本；二是成效稳定，通过大量数据验证，评估结果的稳定性较高；三是效率高，能够快速处理大量翻译文本，提高评估效率。此外，通过对比实验，发现该模型在评估计算机术语翻译质量方面具有较高的准确性和可靠性。

结论与意义

本研究成功构建了人机协同下的计算机术语翻译拟人化评估模型，为计算机行业语言转换过程提供了新的解决方案。该模型不仅能够有效提高计算机术语翻译评估的效率和准确性，还能降低评估成本，为翻译实践和翻译研究提供有益的参考。同时，本研究也为未来人机协同翻译评估技术的发展提供了理论依据和实践指导，具有重要的理论意义和实际应用价值。

文章来源：《中国科技翻译》网址: http://www.rzjszz.cn/qikandaodu/2025/1029/333.html