DeepL和百度翻译AI论文翻译精准处理技巧【解析】

如果您在翻译AI领域的学术论文时发现DeepL或百度翻译输出结果存在术语不统一、句式生硬或专业概念误译等问题，则可能是由于模型对领域语境缺乏适配性。以下是针对AI论文翻译的精准处理技巧：

一、预处理原文结构

在提交翻译前对英文论文原文进行规范化整理，可显著降低模型解析歧义。AI翻译引擎依赖句子边界与标点识别语义单元，杂乱格式易导致断句错误或公式/图表标注被误读。

1、删除PDF复制后产生的异常空格与换行符，确保段落连贯。

2、将数学公式、算法伪代码、参考文献条目用半角方括号【】临时包裹，例如【E=mc²】或【Algorithm 1】。

3、对缩写首次出现处补充全称，如“transformer (self-attention-based neural architecture)”。

二、分段控制翻译粒度

整节粘贴长文本会超出模型上下文窗口，造成前后逻辑脱节；而单句翻译又割裂技术表述的完整性。合理分段能平衡语义连贯性与模型承载能力。

1、以完整技术陈述为单位切分，例如一个定义+其解释+一个例证构成一段。

2、避免在介词短语、从句内部截断，优先在句号、分号或冒号后分割。

3、对含多个并列子句的复合句，拆分为两个语义闭环句，如将“If X is differentiable and convex, then gradient descent converges”拆为“If X is differentiable.”和“If X is convex, then gradient descent converges.”

三、术语表强制注入

DeepL Pro与百度翻译API均支持自定义术语库上传，通过预设关键术语的固定译法，可规避模型自由发挥导致的术语漂移。

1、提取论文中高频核心术语（如“few-shot learning”“tokenization”“backpropagation”），整理为CSV格式，每行列出英文原词、标准中文译名、词性。

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文章来源：http://www.jingmeijuzi.com/2025/1219/296.shtml