✅论文题目：大语言模型在文本翻译中的质量比较研究——以《繁花》翻译为例 ✅论文来源：外语电化教学；上外主办；北核；C刊 ✅研究过程： 【选择AI】 1️⃣传统翻译工具：Google翻翻译+百度翻译+有道翻译+DeepL 2️⃣大语言模型：ChatGPT4.0+文心一言+讯飞星火 【研究文本】 源语文本《繁花》第三章第三节 2755字 【具体对比】 百度翻译和百度AI生成2种译文，ChatGPT根据不同的prompt生成3种译文，共10种译文进行比较。 【研究目的】 纵向比较传统翻译工具与大语言模型 横向比较大语言模型的翻译效果 【研究指标】 译文的准确性与文学性 1准确性：基于 MQM 错误层级量表中的准确度 2文学性：朱莉安·豪斯评估模式中的语义、语用和语篇维度 1 漏译+增译(分2种)+错译(分3种) ➡️ 得出文心一言效果最好 2 同样基于3种 (1)文字的可读性(语义); (2) 对地方特色文化专有 项和特色表达处理的到位程度(语用); (3) 对特色写 作手法的再现程度(语篇) 【结果发现】 文心一言综合表现最好。 【一些思考】 当然这篇文本量较小，只能作为一个参考。 这篇分析的是汉译英，有可能文心一言理解源文本比ChatGPT更具优势。之前读的ChatGPT译者风格生成论文中也提到了文学性这一指标，但是讨论主要是基于经验的，这篇中是基于豪斯量表，相对来说更加客观，标准化。 #论文精读 #博士生日常 #ChatGPT #文心一言 #ai翻译 #外国语言学及应用语言学 #mti #翻译学