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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">RTED</journal-id><journal-title-group><journal-title>Research on Teacher Education and Development</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8999</issn><eissn>3066-9006</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/RTED.2025280036</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>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</title><url>https://artdesignp.com/journal/RTED/1/28/10.61369/RTED.2025280036</url><author>姚艺恒</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>28</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-12-19</published-time></date></history><abstract>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。</abstract><keywords>AIGC,机器翻译,特色词汇,翻译质量</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[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&amp;mdash;&amp;mdash; 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"&amp;mdash;&amp;mdash; 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 , J&amp;ouml;rg Tiedemann，Test-Time Scaling of Reasoning Models for Machine Translation，arXiv - CS - Computation and Language Pub Date: 2025-10-07 ,DOI: arxiv-2510.06471.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
