国产AI大模型应用于文学翻译的有效性评估——基于DeepSeek、豆包和文心一言的译文对比研究

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.16.023

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国产AI大模型应用于文学翻译的有效性评估——基于DeepSeek、豆包和文心一言的译文对比研究

更新时间：2025-09-24

- 国产AI大模型应用于文学翻译的有效性评估——基于DeepSeek、豆包和文心一言的译文对比研究
- PublicCommunicationofScience&Technology Issue 16, Pages: 26-32(2025)
- 作者机构：
  
  成都理工大学外国语学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.16.023
  CLC： H085;H315.9;I046;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. Publiccommunicationofscience&technology, 2025, (16): 26-32.
DOI：

[J]. Publiccommunicationofscience&technology, 2025, (16): 26-32. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.16.023.

摘要

聚焦国产AI模型DeepSeek、豆包和文心一言，采用BLEU和BERT-Score这两项机器自动评分，结合人工评阅，对三者在英汉双向文学翻译任务中的表现进行对比分析。研究发现，三个模型在文学翻译中均有一定的适用性，其中DeepSeek在自动评分与人工评分方面均优于豆包与文心一言，但其仍存在语义泛化、文学性削弱等问题。为此，研究提出人机协同双向工作流程，结合译前与译后编辑，以及prompt的合理调整，可以有效提升文学文本的翻译质量。文章证实了国产AI模型在文学翻译领域的有效性，并为大模型在高阶语言任务中的优化提供了参考。

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