大語言模型背景下的術語翻譯研究：現(xiàn)狀、問題與展望

中圖分類號：H083；H315.9 DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2025.03.002

Term Translation in the Context of Large Language Models： Current Status，Problems and Prospects// ZHU Yubin，WANG Zi

Abstract：Basedonareviewof thecurentstatusand problemsoftermtranslationresearchweexaminetheimpactofLargeLanguage Models（LLMs）onboththepracticalandtheoreticalexplorationoftermtranslation.Wfoundthat，duetothespecialityofterinolo gy，curent tertranslationrseachprimarilyfousesonpracticaludiesofdisciplie-spcifictetransationandlackscopr siveandsystematicinvestigationsintotheconstructiooftermsystemandtheoryoftermtranslation.WethinkLLMsoptiiesmultilingual termtranslationmanagementandetrievalpromotesthein-depthdvelopmentof tesystemandtheoryoftertraslation， andprovidesnewtheoreticalperspectivesontermtranslationresearch.Inthefuture，researchersshouldfullutilizeLLMsand integratetetranslationwithteorsfroothrdiscipliesonceratingontheessentialaributesandkeycharacteristsof te translation，so as to steer the research toward the ontology of term translation.

Keywords ： term; concept ; term system ; term translation; Large Language Model （LLM）

0 引言

語言模型擁有強大的文本生成和語義理解能力，是自然語言處理中的核心技術之一。語言模型的主要目標是“建模自然語言的概率分布”[1]，即評估一個給定的詞序列在真實世界中出現(xiàn)的概率。語言模型大致經(jīng)歷了基于規(guī)則的語言模型、統(tǒng)計語言模型、神經(jīng)語言模型、預訓練語言模型和大語言模型這五個發(fā)展階段。這些模型利用強大的自然語言處理技術和學習策略，在邏輯推理、語義理解和文本生成等領域取得了顯著突破。現(xiàn)階段，大語言模型是“一種由包含數(shù)百億以上參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡構建的語言模型”[1]。2020 年，OpenAI公司推出了擁有1750億參數(shù)的GPT-3模型，這些參數(shù)使模型能夠捕捉到語言中的復雜模式和細微差別，從而生成高質量的文本。2024年5月，OpenAI公司又推出了GPT-4o模型，該模型擁有強大的多語言、音視頻功能以及出眾的語言理解和生成能力，推動了自然語言處理技術的進一步發(fā)展。

大語言模型已在學術界引起了較多關注，不少學者[2-3]開始探討人工智能技術和大語言模型給翻譯和語言研究帶來的轉變。他們都發(fā)現(xiàn)AI技術特別是大語言模型促進了相關學科向數(shù)字化方向轉型，造成研究對象的重大變化，并產(chǎn)生了諸多新研究問題。毫無疑問，大語言模型也必將對術語翻譯研究產(chǎn)生重大影響。鑒于術語翻譯在術語學和術語體系發(fā)展中扮演著至關重要的角色，它不僅涉及語言轉換，還關系到科學技術的跨文化傳播、知識普及、技術迭代，乃至各個行業(yè)的繁榮發(fā)展。因此，推進術語翻譯研究具有重要的理論意義和實踐價值。本文將在梳理當前術語翻譯研究現(xiàn)狀與問題的基礎上，探討大語言模型影響下的術語翻譯研究，并分析大語言模型為術語翻譯實踐及其理論研究帶來的機遇與挑戰(zhàn)

1 術語翻譯研究的現(xiàn)狀與問題

術語翻譯是術語從一種語言到另一種語言的轉碼過程[4]。術語翻譯推動了術語的跨語言傳播，加速了科學知識和學術交流的全球化進程。這些蘊含著新的知識內(nèi)容和科學思想的術語助推了目的語國家引入和更新本國的科學理論，推動了其科學思想和術語體系的發(fā)展。如我國明清時期的數(shù)學翻譯實踐通過采用多種術語漢譯方法，確立了重要的數(shù)學學科術語，促進了中國數(shù)學術語體系和知識體系的形成。這些新術語不僅豐富了中國科技翻譯的內(nèi)容，還推動了近代科學思想的啟蒙，實現(xiàn)了中西科技思想的融合，為歷史發(fā)展做出了重要貢獻，可以說術語翻譯在某種程度上就是知識翻譯[5]。同時，術語外譯標準化能夠維護語言信息在跨文化過程中傳遞的準確性和語言的規(guī)范性，助力本國話語體系的國際傳播。例如，中國外文局和中國翻譯研究院主持建設的中國特色話語對外翻譯標準化術語庫收錄了漢語與英語、法語、俄語、德語、意大利語、日語、韓語、西班牙語、阿拉伯語等9個語種的對譯術語條目5萬余條，它對于國家話語體系建設以及中國文化的國際傳播起著重要的作用。

術語翻譯研究具有跨學科性質，其研究范疇涵蓋了概念與知識結構的構建、翻譯標準與原則的探討、特定領域的術語翻譯、術語翻譯策略與方法論以及術語翻譯抽取研究，這些研究常與術語學、語言學、翻譯學理論等多個學科的理論相結合，研究范圍包含了概念體系和知識結構與術語翻譯，術語翻譯的語義等值和語用功能，術語翻譯的認知和范疇，術語翻譯方法、策略、原則、標準，術語翻譯方法論，術語翻譯標準化以及特定學科和領域的術語翻譯或者某一具體術語的翻譯問題等。從術語學角度探討翻譯主要從術語如何反映特定領域的概念和知識，以及原型范疇和分類框架在術語翻譯中的作用，著眼于研究術語如何在不同語言和文化中實現(xiàn)概念轉換，進而推動制定系統(tǒng)的術語翻譯策略和方法。而從術語翻譯的實踐和理論上看，術語翻譯研究又可大致劃分為學科術語翻譯實踐和術語翻譯理論兩大類。術語翻譯策略和方法如直譯、意譯、借譯、仿譯等相關研究問題一直是學界術語翻譯實踐研究的核心內(nèi)容，再加上術語自身的學科性和專業(yè)性特征，因此對自然科學和人文社會科學中特定學科領域術語進行的術語翻譯研究往往具有較強的實踐性和應用性，研究大多借鑒了其他學科理論研究成果，研究的內(nèi)容涵蓋了具體學科術語翻譯的策略和方法、術語在翻譯過程中遇到的問題及解決方法、學科術語翻譯標準化的實踐路徑等，研究成果能夠應用于科技、法律、醫(yī)學、文化等具體學科領域的術語翻譯實踐。

不同于學科術語翻譯實踐研究的實踐導向性，術語翻譯理論則注重理論指導性，其研究涵蓋了術語翻譯的標準、譯名標準化和規(guī)范化問題、術語翻譯的術語屬性、術語翻譯中的譯者主體性、術語翻譯技術以及術語翻譯發(fā)展史等一系列問題。這些術語翻譯理論研究也大多借鑒了其他學科理論，如魏向清探討了術語在跨語言和跨文化交際中的內(nèi)在復雜性，指出術語的翻譯不僅僅是在另一種語言中尋找一個概念上的對等物[。值得注意的是，雖然術語翻譯理論研究同樣關注術語的翻譯方法，但與學科術語翻譯實踐研究不同，術語翻譯理論研究主要從宏觀層面上考察術語翻譯方法，并不專注于討論某一具體學科領域術語的翻譯方法，而是大多以某一具體學科的術語翻譯為例，探討指導其實踐的術語翻譯理論，從而為術語翻譯策略和方法提供理據(jù)，推動術語翻譯實踐發(fā)展。

隨著我國翻譯能力建設和形象敘事體系構建的推進，術語翻譯實踐與理論研究逐漸深人。尤其是術語外譯的傳播和接受問題，得到了學界的廣泛關注，這些研究為我國特色術語的有效海外接受與傳播以及特色話語體系的構建提供了新的參考。此外，中國特色術語外譯標準化也成了術語翻譯理論研究的新熱點，研究者圍繞當下中國特色術語的譯出現(xiàn)象，探討了術語外譯的標準化問題，如魏向清和楊平從中國特色話語對外傳播的跨語知識實踐本質出發(fā)，探討了其核心術語翻譯標準化的重要價值及相關數(shù)據(jù)標準化的類型特征，并指出“中國特色術語翻譯標準化是中國特色話語有效對外傳播的前提與基礎”[7] C

值得一提的是，21世紀以來，隨著計算機技術的快速發(fā)展，計算語言學與人工智能的發(fā)展推動了自然語言處理等技術的進步，術語的自動抽取、對齊與管理技術實現(xiàn)了新的突破，為術語翻譯研究提供了新的實踐路徑與手段。此外，在大數(shù)據(jù)時代，術語翻譯檢索成為相關工作者的重要必備技能，翻譯工作者要充分挖掘大數(shù)據(jù)的術語資源，提高術語翻譯檢索意識，避免生硬地照搬翻譯，進而推動術語翻譯實踐研究深入發(fā)展。

綜上所述，學科術語翻譯實踐和術語翻譯理論研究都取得了一系列重要研究成果。然而，當前術語翻譯研究仍存在理論與實踐上的不足。首先，由于術語的專業(yè)特征屬性，現(xiàn)有研究多數(shù)是對特定學科術語翻譯的方法、策略以及術語翻譯問題和特征的研究，這些個案研究往往缺乏系統(tǒng)科學的術語翻譯理論指導，其研究成果能否全面運用到具體學科的術語翻譯實踐中也亟待進一步探究。雖然當前全國科學技術名詞審定委員會等術語機構在術語的征集、審定、修訂和完善等術語標準化方面發(fā)揮了重要作用，其在線發(fā)布的學科術語涵蓋了自然科學和人文社會科學領域的眾多學科，眾多學者也開展了不同學科的術語翻譯實踐研究，但在術語翻譯實踐中，仍存在學科領域專家對術語的翻譯不夠重視的現(xiàn)象。在對術語進行多語種翻譯時，可能受術語直譯策略的影響，忽視了新術語的復雜語義和概念體系，過度強調(diào)字面翻譯，缺乏術語翻譯檢索意識，并沒有很好處理術語翻譯中的實際應用和知識傳遞等問題，甚至還出現(xiàn)了錯譯和術語譯名不一致的現(xiàn)象。

其次，術語翻譯研究的跨學科性質也決定了術語翻譯研究需要結合其他學科理論開展研究，然而現(xiàn)有術語翻譯理論研究大多集中于從不同理論角度探討術語的具體譯法，且術語翻譯理論研究多集中在某一專業(yè)領域的術語翻譯問題上，而缺乏對術語翻譯這一對象宏觀層面的系統(tǒng)考察，只有少數(shù)研究從術語翻譯這一客觀研究對象出發(fā)，從整體上探討了術語翻譯的相關問題。術語翻譯研究應該有著自身的特殊性，其研究內(nèi)容、研究對象和研究方法應該是多層次、多方面和多維度的。術語翻譯理論研究并非局限于某一學科術語的翻譯問題，而是更應注重綜合眾多學科如認知學科、文化學、心理學、計算機科學等學科的最新研究成果，擴展術語翻譯的研究對象，涵蓋更多與術語翻譯本體及相關問題的研究，“關注術語翻譯這一研究對象的本質屬性和重要特征”[8]，推動研究向術語翻譯本體研究轉向，探索出更多具有通用價值的術語翻譯理論，推動構建術語翻譯理論框架體系。

此外，無論是實踐研究還是理論研究，術語翻譯研究都應結合時代發(fā)展的具體實際。當前在研究內(nèi)容方面，術語翻譯逐漸聚焦于外譯標準化以及術語在跨文化傳播與接受過程中的問題。在研究方法上，術語翻譯也借助了數(shù)據(jù)庫與語料庫等新興的研究工具與技術手段。然而，國內(nèi)對文化術語外譯的技術支持的研究仍較為欠缺[9]。此外，文化術語翻譯研究作為術語翻譯研究的重要組成部分與中國特色文化傳播重要途徑，也應探索出符合當前實際的實踐方法。因此，學界應充分把握大語言模型帶來的機遇，將大語言模型的優(yōu)勢轉化到術語翻譯研究中，從學科術語翻譯實踐和術語翻譯理論兩個維度出發(fā)，平衡實踐與理論研究之間的關系，構建新的研究路徑與理論視角，探索出有助于術語翻譯研究方法論構建和術語翻譯實踐體系發(fā)展的術語翻譯理論。

2大語言模型影響下的術語翻譯研究

當下，翻譯研究正經(jīng)歷一場大語言模型驅動的數(shù)據(jù)化與智能化轉型，這一變革不僅深刻影響了術語翻譯理論的探索，還重新塑造了術語翻譯實踐的研究路徑與方法。大語言模型引領了術語翻譯研究方法的創(chuàng)新，為術語翻譯理論與實踐的深人發(fā)展提供了新的視角與路徑。

2.1大語言模型與術語翻譯實踐研究

2.1.1大語言模型提升了術語的多語種譯文質量

術語翻譯實踐推動了術語的國際傳播，促進了不同國家之間知識的交流與溝通。當術語正式發(fā)布后，通常會有多語種術語譯文出現(xiàn)。大語言模型憑借其強大的自然語言處理應用能力提升了術語翻譯的譯文質量。大語言模型的訓練往往是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，如Wikipedia數(shù)據(jù)集和CommonCrawl數(shù)據(jù)集（運用爬蟲技術收集的來自全球網(wǎng)站的數(shù)據(jù)而建立的公開數(shù)據(jù)集）。大語言模型可以基于這些豐富的多語種數(shù)據(jù)集進行訓練，從而學習和理解多種語言的結構和用法，生成多語種術語譯文，這對于豐富和標準化多語種術語具有重要價值，推動了術語翻譯研究對象與問題的橫向拓展。

少資源語言作為世界語言的重要組成部分，對于多語種術語翻譯研究具有重要價值。當前世界主要語言間的術語互譯資源較為豐富，而少資源語言、瀕危語言、土著語言和少數(shù)民族語言與其他語言之間的術語對譯資源較為稀少。而大語言模型憑借其提示工程（PromptEngineering）、微調(diào)（FineTunning）檢索增強生成（Retrieval-AugmentedGen-eration）和知識整合（KnowledgeIntegration）等技術為少資源語言研究提供了新的機遇[10]。大語言模型可以利用中間語言數(shù)據(jù)庫來提升少資源語言的術語翻譯質量。在術語翻譯實踐中，相關研究者可以借鑒中間語言機器翻譯系統(tǒng)框架，利用大語言模型構建中間語言數(shù)據(jù)庫，使其學習不同語言之間的轉換規(guī)則，通過中間語言進行多資源語言與少資源語言之間術語翻譯的匹配，從而提高少資源語言術語翻譯的匹配率。例如，在將漢語術語翻譯成挪威語術語的過程中，就可以利用大語言模型訓練漢語術語和英語術語的對譯數(shù)據(jù)與英語術語和挪威語術語的對譯數(shù)據(jù)，即形成漢語和英語對、英語和挪威語對，最終利用英語這一中間語言的豐富數(shù)據(jù)，促進漢語和挪威語術語間的對譯，提高其術語翻譯的轉化效率和匹配強度，讓多資源語言的內(nèi)容可以被翻譯成少資源語言，使得少資源語言使用者能夠更容易地訪問全球信息和知識資源，從而促進文化交流和知識傳播

2.1.2 大語言模型優(yōu)化了多語種術語管理和跨語檢索

術語翻譯實踐研究的對象涉及特定專業(yè)領域術語的翻譯問題，而術語管理包含了術語的抽取、處理、存儲、呈現(xiàn)及檢索等一系列環(huán)節(jié)，它確保對這些術語及其譯文進行有效存儲、管理和檢索，也使得某一專業(yè)領域的術語得到更為集中、系統(tǒng)的呈現(xiàn)，為術語翻譯的規(guī)范化工作提供重要支撐，保障了術語翻譯的質量和可查性，這對技術文檔、法律文件、醫(yī)學文獻等學科的術語翻譯實踐研究具有重要價值。

術語管理工作通常借助術語管理工具和系統(tǒng)開展，包含了獨立式術語管理系統(tǒng)SDLMultiterm、機輔翻譯軟件配套式術語管理系統(tǒng)Deja Vu 、管理術語數(shù)據(jù)的通用辦公軟件系統(tǒng)Excel等一系列軟件和系統(tǒng)[11，這些軟件和系統(tǒng)能夠有效促進術語的科學管理，然而這些軟件主要是通過人工進行術語的管理與更新，需要耗費大量的時間與人力成本。而大語言模型可以彌補這些不足，在促進術語管理系統(tǒng)的更新迭代的同時，又推動了術語翻譯庫的建設，為學科術語翻譯實踐帶來技術驅動力。術語翻譯庫作為術語管理的核心載體，能夠整合多語種術語的語義對應關系，有效避免術語混亂導致的翻譯錯誤和偏差。標準化的術語庫不僅推動了多語種術語的有效管理，還可以為大語言模型提供高質量的標注數(shù)據(jù)，提升其監(jiān)督學習等機器學習的效率，提高模型預測數(shù)據(jù)的準確性，從而優(yōu)化多語種術語的分類與整合，推動術語翻譯之間的語義構建與聯(lián)系。反過來，大語言模型又可以幫助創(chuàng)建和維護多語種術語翻譯庫，高效管理經(jīng)過標準化的翻譯術語。具體而言，大語言模型可以從龐大的數(shù)據(jù)庫中持續(xù)學習新的術語和翻譯規(guī)范，根據(jù)術語翻譯實踐過程中的反饋和新數(shù)據(jù)的引人完善自身術語翻譯的參數(shù)，保持術語庫和翻譯系統(tǒng)的更新和優(yōu)化，不斷提升術語管理效率和術語翻譯質量。同時，大語言模型可以通過持續(xù)學習和更新，短時間內(nèi)構建在線術語庫，根據(jù)新納人的數(shù)據(jù)集，更新迭代現(xiàn)有術語庫，從而反映出新術語和新詞匯的使用情況，進而彌補了傳統(tǒng)系統(tǒng)中術語更新周期長、語義收錄慢等不足。此外，大語言模型還可以協(xié)助開發(fā)一些與術語翻譯配套的術語一致性檢查和標準化管理工具等，確保術語翻譯的質量，

術語在多語與跨文化背景下的語言轉換和意義傳達也是術語翻譯實踐研究的重要內(nèi)容之一，它主要探討術語在翻譯過程中如何保持其原有語義和專業(yè)性概念，而術語的語義與翻譯等值問題正是研究者在利用大語言模型推動術語翻譯過程中需要關注的重點問題。術語翻譯研究揭示的多語種術語不等值等現(xiàn)象推動了術語管理系統(tǒng)的不斷優(yōu)化和跨語檢索技術的發(fā)展?？梢哉f術語管理與檢索、術語翻譯研究、大語言模型訓練三者是相互聯(lián)系的統(tǒng)一整體。術語管理為術語翻譯實踐研究提供可靠的研究對象來源，而術語跨語檢索提升了實踐中術語翻譯的準確性，大語言模型為術語管理檢索提供了技術賦能，推動術語翻譯實踐的優(yōu)化，從而滿足了不同語言和專業(yè)領域術語翻譯工作的需求。

術語翻譯的檢索是術語翻譯研究與信息技術跨學科結合的重要方向之一，促進術語翻譯檢索技術的發(fā)展與應用能夠推動術語翻譯實踐發(fā)展。術語翻譯中跨語檢索的核心技術之一是利用平行語料庫建立術語在不同語言中的翻譯對等關系。在預訓練階段，大語言模型可以學習不同語言構成的平行語料和非平行語料，從而掌握不同語言之間的語義映射，運用多語種詞匯表或跨語言詞向量（Cross-lingual Embeddings）[12]在不同語言之間建立語義對齊，從而學習不同語言之間的共性與差異，推動模型識別同一術語在不同語言中所表達的含義及語言形式。在進行具體術語檢索任務的微調(diào)時，大語言模型還通過對雙語或多語語料的訓練進一步優(yōu)化跨語言檢索的準確性。此外，大語言模型還可以基于Transformer等機器翻譯模型生成高質量的跨語言對齊數(shù)據(jù)。通過對比學習的技術（ContrastiveLearning）增強不同語言之間句子或短語的語義對齊，提高術語跨語檢索中匹配不同語言形式術語的準確率。大語言模型還可以通過構建多語知識圖譜如ConceptNet等提供跨語言的結構化概念關聯(lián)，幫助模型在不同語言之間建立術語的語義對照，進而提高術語的跨語檢索能力。

2.1.3大語言模型推動了術語多模態(tài)翻譯發(fā)展

在進行多模態(tài)與多元化數(shù)據(jù)集的深度訓練后，大語言模型的上下文少樣本學習能力及產(chǎn)出高質量輔助性知識的能力迎來了顯著提升。多模態(tài)大語言模型是繼大語言模型興起后出現(xiàn)的又一個熱點，它利用大語言模型作為處理多模態(tài)任務的中心樞紐，從單一的文本模態(tài)擴展到圖像、音頻和視頻等多樣化模態(tài)[13]，多模態(tài)大語言模型能夠處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)輸入，包括文本、圖像、音頻和視頻等材料，并可以完成諸如圖文檢索、圖像描述、視覺問答、視覺推理、圖像生成等一系列復雜的多模態(tài)任務，并在多模態(tài)場景中展現(xiàn)出強大的模態(tài)互補。2023年3月，OpenAI公司推出了GPT-4，增加了視覺模態(tài)輸入，即模型可以通過用戶提供的圖片進行自然語言生成。2024年5月，OpenAI新推出的GPT-4o模型支持文字、圖像、音頻和視頻的輸入和輸出。這些多模態(tài)大語言模型對于學科術語翻譯實踐具有重要價值，在術語翻譯過程中，譯者可以充分利用這些模型從文本、圖像、音頻和視頻等大量數(shù)據(jù)中選擇提取相關實例來闡釋術語的含義，使術語的抽象概念更加易懂，從而讓模型結合圖像內(nèi)容和文本信息，為術語提供更加直觀的解釋與翻譯，幫助術語翻譯研究者更好地理解術語的概念及其翻譯。此外，基于深度學習算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的大語言模型推動了圖像翻譯技術的進步，對于復雜的術語和概念，大語言模型可以生成詳細的翻譯解釋和多模態(tài)信息作為補充，從而形成模態(tài)間的互補關系，推動了術語翻譯從文字到圖像的跨模態(tài)轉變，呈現(xiàn)了術語翻譯的多模態(tài)協(xié)同。

在文化相關術語翻譯領域，多模態(tài)大語言模型可以發(fā)揮重要作用。在此類術語的多語翻譯實踐中，蘊含著豐富文化內(nèi)涵的術語在翻譯過程中存在著文化表征的復雜性[14]。例如，直接對中國建筑術語進行翻譯難以在受眾腦海中浮現(xiàn)建筑的客觀物體形象。因此，可以利用大語言模型構建跨模態(tài)術語翻譯，將建筑術語以視覺圖像的方式生動展現(xiàn)出來，使得建筑的獨特形態(tài)和具體輪廓直觀可感，從而有效促進中國古建筑專業(yè)領域內(nèi)術語指稱對象構造形象的具象化表達，實現(xiàn)中國特色建筑知識傳遞與美學體驗的雙重提升。同樣，在醫(yī)學領域，由于單純的術語文本翻譯并不能傳遞中醫(yī)脈象學的模糊性闡釋與隱喻性表達，因此可以利用大語言模型對中醫(yī)該領域知識進行深入挖掘與數(shù)據(jù)訓練，推動多模態(tài)伴生文本與術語概念及其翻譯的深度融合，確保術語內(nèi)涵的準確傳遞，從而推動中醫(yī)術語翻譯的標準化與規(guī)范化，使得中醫(yī)術語翻譯準確傳達術語的醫(yī)學含義并傳遞其深厚的文化底蘊，進而讓目標受眾能夠更全面地理解和感受中醫(yī)術語潛在的獨特魅力?？梢?，多模態(tài)大語言模型將為術語翻譯提供多模態(tài)補充信息，又使術語的深層含義以多維度、立體化的方式呈現(xiàn)，極大地增強了文化信息的傳播效能與術語的文化吸引力，為中國特色文化術語的翻譯傳播提供了新的實踐方法。

2.2大語言模型與術語翻譯理論研究

2.2.1 大語言模型促進了術語翻譯理論框架的 完善

術語體系作為術語的上層架構，是不同學科術語的組織與建構方式，而推動術語體系構建對于術語翻譯理論研究具有重要意義。大語言模型通過術語翻譯識別、術語語義分析與輔助翻譯等現(xiàn)代技術手段，推動了學科術語體系的構建，為完善術語翻譯理論研究奠定了框架基礎。

在術語學研究中，術語是一個二維實體，語言是其外在表現(xiàn)形式，而概念則是其核心內(nèi)涵。概念體系“屬于思維世界，具有人類普遍性。而術語體系屬于語言世界，體現(xiàn)民族語言的特性”[15]。術語的概念處于術語體系的基礎地位，因此術語應準確地反應術語的概念，而術語翻譯是術語核心概念的多語表現(xiàn)形式，術語翻譯過程包含了對術語概念的理解、轉化和表達三個階段。只有對術語的概念進行正確理解，術語翻譯才能做到對術語概念的準確詮釋與翻譯轉化。雖然大語言模型不能完全像人類那樣理解術語所反映的概念，但是大語言模型可以對大規(guī)模高質量的語料及數(shù)據(jù)進行無監(jiān)督訓練，利用自注意力（Self-Attention）機制，捕捉文本中的長距離依賴關系，并通過語境來理解術語的概念，進而模擬人類理解概念的方式，識別出學科領域術語及其在不同領域和語言中的相應概念和類似用法，從而推動術語的多語翻譯研究。

大語言模型還可以通過深度語義分析和邏輯關系推理，構建術語之間的分類邏輯、層次結構和概念網(wǎng)絡，例如大語言模型可以識別醫(yī)學領域中疾病、癥狀和藥物等術語之間的語義及其關聯(lián)，深化該領域術語間的語義建構和邏輯關聯(lián)，為構建醫(yī)學術語知識圖譜和完善醫(yī)學術語翻譯研究奠定基礎。

大語言模型還為特定學科領域專家提供了術語翻譯參考。學科領域專家可以為大語言模型輸入結構化的提示詞來引導模型理解特定學科領域術語的復雜概念，進而生成合適與符合語境的翻譯。這不僅提高了特定術語翻譯的準確性，也推動了術語翻譯標準化工作以及專業(yè)領域術語翻譯庫的建設，確保術語翻譯的規(guī)范性與一致性。除了建庫工作，大語言模型可以幫助審查和更新已有的術語翻譯庫，識別庫中重復、不一致或過時的術語翻譯條目，不斷更新現(xiàn)有翻譯術語庫，從而協(xié)助學科領域專家優(yōu)化某一領域術語翻譯的標準化體系，推動術語翻譯實踐研究。

術語體系是隨新知識和新術語的產(chǎn)生不斷更新完善的，而大語言模型適配了這一動態(tài)特征。大語言模型可以針對某一特定領域的術語集進行訓練，借助其強大的動態(tài)學習能力深人發(fā)掘某一學科領域的新概念、新術語，推動完善術語翻譯的動態(tài)性與語境適應性，深化對術語翻譯的分類范疇、語義遷移和歷史演變研究，進而構建學科領域內(nèi)術語的框架結構，推動術語體系的科學化和系統(tǒng)化發(fā)展，而一個科學、系統(tǒng)的術語體系又為術語翻譯理論研究提供了標準框架和研究基礎。

2.2.2 大語言模型拓展了術語翻譯的理論研究視角

大語言模型為術語翻譯的理論研究提供了多種研究視角。術語翻譯方法論作為一個整體系統(tǒng)，并非只是對術語翻譯方法的研究，它更注重術語翻譯研究方法的研究。術語翻譯方法論，是“術語翻譯及其研究方式方法的綜合，是翻譯方法論在詞集和語集單位上的演繹性體現(xiàn)”[16]。因此，對術語翻譯的研究不應再局限于術語翻譯的策略和方法等語言層面研究，而應該深入挖掘術語翻譯研究與其他理論的結合之處。大語言模型的自身特點為術語翻譯研究提供了多種理論視角，當前術語翻譯理論研究可以結合大語言模型從語言學、認知科學和翻譯學等角度來探究。具體如下：

（1）大語言模型為術語翻譯理論中的等值研究提供了新視角。術語翻譯的本質特征要求術語研究與翻譯學理論相結合。翻譯研究中語言學轉向的重要標志就是對等值問題的探討[17]，在術語翻譯過程中，術語要盡量保持語義的等值，而翻譯等值問題又是術語翻譯研究的重要課題，如術語翻譯中的直譯和意譯方法均涉及對等值與語言轉換問題的探討。此外，等值問題也是多語種術語翻譯的重要研究對象。大語言模型為多語種術語的翻譯和轉換提供了重要的技術支持，大語言模型經(jīng)過多語種術語翻譯譯文的訓練，可以捕捉和學習多語種術語之間的語義對應和差異，并在術語翻譯過程中實現(xiàn)術語語義跨語言的一致性。

（2）當前不少術語翻譯研究都與認知科學的理論相結合，大語言模型則完善了術語翻譯的認知理論研究。術語概念的理解涉及人類的認知能力，人類對概念的理解是通過感官體驗、邏輯推理和知識建構等多種途徑形成的，而大語言模型的深層語義理解能力能夠模擬人類的認知過程，如ChatGPT和DeepSeek的邏輯推理和深度思考功能能夠模擬人類的思維過程，從而輸出文本。大語言模型推動了術語翻譯與認知理論的結合，拓展了術語翻譯研究的對象和方法，為術語翻譯認知等研究問題提供了理論視角。此外，大語言模型還可以結合多種圖像、音頻和視頻信息，展現(xiàn)某一術語的內(nèi)涵，而多模態(tài)的出發(fā)點就是將對語言及其意義的社會闡釋擴展到一種文化中使用的所有表征和交流模式[18]這些表征和交流模式涉及人類的認知過程，因而這些多模態(tài)信息與人的認知思維和心理模式的內(nèi)在聯(lián)系也是值得探討的問題，例如相關研究可以探討大語言模型如何利用多模態(tài)信息從人類認知的角度構建術語翻譯的內(nèi)在機制以及大語言模型在多模態(tài)術語翻譯過程中與人類認知的邏輯關聯(lián)

（3）術語翻譯還涉及不同文化、語言和學科等語境下術語的語義演變，而大語言模型可以通過實時的數(shù)據(jù)學習，捕捉術語的語義變化，從而探究術語的概念及其語義的歷史演變。此外，大語言模型能夠根據(jù)語境關系靈活調(diào)整翻譯策略與方法，從而推動不同語境下術語語境動態(tài)性問題的研究，辨別術語在跨語言中的使用差異。術語翻譯理論研究不僅要考慮術語語言形式與意義的對應，還要考慮術語在文化語境中的適應性。通過對多語種語料的深度訓練，大語言模型可以更好地理解不同文化背景下術語的含義及其翻譯方法和策略的理據(jù)性，為術語翻譯的理論研究提供了文化視角。

（4）大語言模型為術語翻譯提供了重要技術支持，是術語翻譯技術理論的重要發(fā)展動力。大語言模型推動了術語識別與抽取技術的發(fā)展，幫助研究人員從大量文本中自動提取術語、生成術語翻譯并評估其翻譯質量。如研究者可以使用結構化的提示詞，為大語言模型提供術語翻譯語料，使其學習并生成術語翻譯，使用相關代碼對譯文進行BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）值和 TER（TranslationEditRate）值的計算，從而評估術語翻譯的質量。特別是通過無監(jiān)督學習（UnsupervisedLearning），大語言模型可以在缺乏標注數(shù)據(jù)的基礎上完成高質量的術語翻譯，為術語翻譯質量評估、術語翻譯標準化和術語翻譯策略和方法研究提供了數(shù)據(jù)與技術的支持。

綜上所述，大語言模型為術語翻譯等值研究、認知視角下的術語翻譯、術語翻譯的語境和文化因素、術語翻譯質量評估和標準化研究提供了新的理論視角，推動了術語翻譯理論的深度發(fā)展，也為完善我國術語體系化構建提供了新的研究方向。

2.3大語言模型在術語翻譯研究中的局限性

現(xiàn)階段，大語言模型在術語翻譯的理論探索與實踐應用中雖已展現(xiàn)出重大潛力與價值，但仍存在一些不足。第一，雖然當前通用領域的大語言模型發(fā)展迅速，但是專門領域的大語言模型開發(fā)未得到技術人員的充分重視。專門領域的大語言模型能夠系統(tǒng)學習某一領域知識[19]，因此未來可以讓大語言模型針對特定領域如法律、醫(yī)學或計算機科學的龐大數(shù)據(jù)庫進行訓練，開發(fā)專門領域大語言模型，更好地理解和處理特定領域的術語和概念，進而構建學科術語體系以及學科間的系統(tǒng)框架。

第二，與人類思維不同，大語言模型的訓練建立在大量文本數(shù)據(jù)訓練基礎上。雖然大語言模型可以統(tǒng)計分析文本中單詞和短語的出現(xiàn)頻率并結合上下文關系來進行語言生成和概念理解，但它并不完全具備與人類相同的思維和認知能力。對概念進行正確的理解是術語翻譯的基礎，對于新出現(xiàn)的術語或名詞，大語言模型能否及時識別這些術語，正確理解其概念，并對其進行準確翻譯，也是未來術語翻譯研究的重要課題。此外，術語往往蘊藏著學科的特殊性和文化的復雜性，大語言模型能否在術語翻譯過程中將這些術語的字面意義和隱喻意義等多種語義及其在特定學科領域內(nèi)的特殊用法納入訓練數(shù)據(jù)和分析框架內(nèi)，從而正確辨別這些術語的語義差異并對其進行準確的翻譯，仍需加以驗證。

第三，大語言模型的術語翻譯質量依賴其訓練數(shù)據(jù)。由于少資源語言的訓練數(shù)據(jù)有限，且大語模型的訓練數(shù)據(jù)大多取自互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提供的信息紛繁雜亂，可能導致多語種術語翻譯過程中出現(xiàn)錯誤、模糊、文化內(nèi)涵缺失、語言歧視等問題。因此，在多語種術語翻譯實踐中，大語言模型的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)種類問題也是目前亟待認真考慮和處理的問題。

第四，在術語翻譯實踐和術語翻譯人才培養(yǎng)上，過度依賴大語言模型推出的術語翻譯工具也可能導致對少資源術語翻譯專業(yè)人員的忽視，長遠來看可能削弱少資源語言術語翻譯的發(fā)展活力。此外，未來大語言模型影響下術語翻譯研究的譯者主體性問題也是值得關注的課題。術語翻譯研究要推動以譯者為中心、以模型為輔助的研究模式，研發(fā)出功能強大的術語翻譯工具，在提高術語翻譯質量的同時，增強人類譯者的術語翻譯能力，推動術語翻譯研究，實現(xiàn)人類智能與人工智能的深度融合。

第五，由于大語言模型應用價值高，因此在術語翻譯實踐中的價值往往會得到學界重視，這使得針對大語言模型的理論研究相對缺乏，所以在大語言模型背景下術語翻譯實踐與理論研究的平衡性應得到更多關注。此外，大語言模型與術語翻譯理論的結合點以及大語言模型影響下術語翻譯的研究模式和研究路徑同樣值得學界關注。

3 結論與展望

本文結合大語言模型的興起，探討了術語翻譯研究的現(xiàn)狀與問題以及在大語言模型背景下未來術語翻譯研究的可能發(fā)展方向。在術語翻譯實踐上，大語言模型推動了多語種術語翻譯庫的構建與管理以及少資源術語翻譯質量的提升，從而優(yōu)化了多語種術語的翻譯。此外，大語言模型提供的多種模態(tài)數(shù)據(jù)可以更好地幫助譯者理解術語概念，應對術語翻譯中的文化復雜性問題。同時，大語言模型也為術語翻譯理論研究提供了多種視角，推動了術語翻譯與其他領域理論的結合，為術語翻譯方法論構建提供了借鑒意義。

展望未來，術語翻譯研究可以結合大語言模型構建人機協(xié)同的術語審定與翻譯模式，建設術語標注與翻譯平臺。期待將來有更多的研究人員開發(fā)出專門領域大語言模型，協(xié)助學科領域專家進行術語翻譯實踐，推動術語翻譯研究成果解決具體學科的術語翻譯問題。此外，研究者可借助大語言模型實現(xiàn)術語翻譯研究的技術賦能，結合語音識別與圖像分析技術，構建新的實踐研究路徑與方法，推動術語翻譯突破文本模態(tài)限制，解決復雜文化術語的翻譯難題。同時，也要注意防范大語言模型造成的數(shù)據(jù)偏見問題，避免生成歧視性術語等。最后，未來術語翻譯研究應結合大語言模型特點和其他學科領域的理論與視角，擴展術語翻譯的研究對象，推進更多與術語翻譯本體及相關問題的研究，進而推動術語翻譯理論的橫向與縱向發(fā)展。總之，術語翻譯研究應充分利用大語言模型的優(yōu)勢，探索到能夠將大語言模型與術語翻譯理論更加緊密結合的術語翻譯研究模式與路徑，從而推動學科術語翻譯實踐與術語翻譯理論的發(fā)展，但同時也應注意術語翻譯實踐研究與理論研究的平衡性問題

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