10.1 术语表的建立与使用

术语表是提升同传质量的最有效手段之一,本节讲解如何建立和使用。

为什么术语表如此重要

案例对比

不用术语表

原: Sam Altman, CEO of OpenAI, discusses GPT-5.
错识别: Sam Old Man, CEO of OpenAI, discusses GBT-5.
错翻译: 萨姆·老人,OpenAI 的 CEO,讨论 GBT-5。

用术语表

术语表:
- Sam Altman
- OpenAI
- GPT-5

正识别: Sam Altman, CEO of OpenAI, discusses GPT-5.
正翻译: 萨姆·奥特曼,OpenAI 的 CEO,讨论 GPT-5。

差距明显。

术语表的核心价值

提升识别准确率: 5-15% 提升
统一术语翻译: 避免同一术语多种翻译
节省时间: 不用每次手动校对
提升专业度: 翻译听起来更专业

术语表内容

应该包括

1. 人名

- Sam Altman → 萨姆·奥特曼
- Geoffrey Hinton → 杰弗里·辛顿
- Sundar Pichai → 桑达尔·皮查伊

2. 公司/机构名

- OpenAI → OpenAI(保持)
- Anthropic → Anthropic(保持)
- 中国科学院 → Chinese Academy of Sciences

3. 产品名

- ChatGPT → ChatGPT
- Claude → Claude
- Gemini → Gemini

4. 专业术语

- machine learning → 机器学习
- deep learning → 深度学习
- transformer → Transformer架构
- attention mechanism → 注意力机制

5. 缩写

- LLM → 大语言模型
- GPT → GPT(保持)
- API → API(保持)
- SaaS → 软件即服务

6. 行业特定词汇

医疗:

- aneurysm → 动脉瘤
- hypertension → 高血压

法律:

- jurisdiction → 管辖权
- liability → 法律责任

金融:

- ROI → 投资回报率
- IPO → 首次公开募股

7. 项目代号

- Project Apollo → 阿波罗项目
- Operation X → X 行动

术语表格式

推荐格式: JSON

{
  "terms": [
    {
      "source": "Sam Altman",
      "target": "萨姆·奥特曼",
      "category": "person",
      "context": "OpenAI CEO"
    },
    {
      "source": "OpenAI",
      "target": "OpenAI",
      "category": "company"
    },
    {
      "source": "GPT-5",
      "target": "GPT-5",
      "category": "product"
    },
    {
      "source": "machine learning",
      "target": "机器学习",
      "category": "term"
    }
  ]
}

简单格式: TSV

Sam Altman	萨姆·奥特曼	person
OpenAI	OpenAI	company
GPT-5	GPT-5	product
machine learning	机器学习	term

Excel/Sheet 格式

Source (英文)	Target (中文)	Category
Sam Altman	萨姆·奥特曼	person
OpenAI	OpenAI	company
GPT-5	GPT-5	product
machine learning	机器学习	term

各工具的术语表导入

讯飞同传

导入热词

主界面 → 效果优化(或热词管理)
添加热词
输入术语 + 权重(默认 5)
保存

高级:批量导入

准备 TXT 文件,每行一个术语
批量导入功能
一次导入数百个

限制

单个用户热词数量有限制(通常 200-500)
企业版可更多

MacWhisper

Custom Vocabulary

Settings → Vocabulary
添加术语
提示模型优先使用

Buzz

通过翻译 API 的 system prompt

You are a translator. Use the following terminology:
- Sam Altman → 萨姆·奥特曼
- OpenAI → OpenAI
- GPT-5 → GPT-5
- machine learning → 机器学习
...

Translate the following text from English to Simplified Chinese.

沉浸式翻译

自定义术语表

设置 → 术语表
添加术语对
翻译时自动应用

KUDO/Wordly

企业级方案通常有完善的术语管理:

上传术语表
团队共享
多场景管理

术语表的来源

如何收集术语

1. 提前阅读材料

演讲 PPT
论文摘要
公司介绍
项目文档

2. 调研讲者

Google Scholar 搜索
讲者过往演讲
研究方向

3. 行业标准

行业术语表(网上很多)
国家/国际标准
学术词典

4. AI 辅助生成

让 ChatGPT/Claude 生成:

Prompt:
请生成一份关于人工智能领域的核心术语表,
包含 50 个最常用的术语,英文+中文翻译。
要求:
- 每行一个术语
- 格式: 英文术语\t中文翻译

术语表的维护

持续更新

每次会议/讲座后:

整理本次的新术语
加入主术语表
标记常用术语

分类管理

按领域分类:

术语表/
├── general.json         通用术语
├── ai_ml.json          AI/机器学习
├── medical.json        医学
├── finance.json        金融
├── legal.json          法律
├── company_xxx.json    公司专属
└── speaker_xxx.json    讲者专属

版本控制

用 Git 管理:

git init terminology
git add *.json
git commit -m "Initial glossary"

每次更新提交,保留历史。

团队共享

公司团队:

中央术语库
团队成员共享
协作维护

术语表的高级用法

1. 上下文相关术语

同一个词在不同上下文有不同翻译:

{
  "source": "interest",
  "translations": [
    {
      "context": "finance",
      "target": "利息"
    },
    {
      "context": "general",
      "target": "兴趣"
    }
  ]
}

2. 模糊匹配

部分工具支持模糊匹配:

源: "GPT-4o"
术语表条目: "GPT-4"
依然能匹配

3. 优先级

术语之间可以设置优先级:

高优先级: 项目代号、专属人名
中优先级: 行业术语
低优先级: 通用词汇

4. AI Prompt 集成

把术语表融入 LLM Prompt:

System Prompt:
You are a professional translator. 
ALWAYS use these specific translations:
[术语表内容]

Translate the following text accurately and naturally.

实战案例: AI 学术讲座术语表

完整术语表示例

{
  "people": [
    {"source": "Sam Altman", "target": "萨姆·奥特曼"},
    {"source": "Geoffrey Hinton", "target": "杰弗里·辛顿"},
    {"source": "Yoshua Bengio", "target": "约书亚·本吉奥"},
    {"source": "Andrew Ng", "target": "吴恩达"},
    {"source": "Yann LeCun", "target": "杨立昆"},
    {"source": "Demis Hassabis", "target": "戴米斯·哈萨比斯"}
  ],
  
  "companies": [
    {"source": "OpenAI", "target": "OpenAI"},
    {"source": "Anthropic", "target": "Anthropic"},
    {"source": "DeepMind", "target": "DeepMind"},
    {"source": "Google AI", "target": "Google AI"},
    {"source": "Meta AI", "target": "Meta AI"}
  ],
  
  "products": [
    {"source": "ChatGPT", "target": "ChatGPT"},
    {"source": "Claude", "target": "Claude"},
    {"source": "Gemini", "target": "Gemini"},
    {"source": "GPT-4", "target": "GPT-4"},
    {"source": "GPT-5", "target": "GPT-5"}
  ],
  
  "terms": [
    {"source": "machine learning", "target": "机器学习"},
    {"source": "deep learning", "target": "深度学习"},
    {"source": "neural network", "target": "神经网络"},
    {"source": "transformer", "target": "Transformer 架构"},
    {"source": "attention mechanism", "target": "注意力机制"},
    {"source": "self-attention", "target": "自注意力"},
    {"source": "embeddings", "target": "嵌入"},
    {"source": "fine-tuning", "target": "微调"},
    {"source": "prompt engineering", "target": "提示工程"},
    {"source": "RAG", "target": "检索增强生成"},
    {"source": "RLHF", "target": "基于人类反馈的强化学习"},
    {"source": "AGI", "target": "通用人工智能"},
    {"source": "alignment", "target": "对齐"},
    {"source": "hallucination", "target": "幻觉(模型)"},
    {"source": "few-shot learning", "target": "少样本学习"},
    {"source": "zero-shot", "target": "零样本"},
    {"source": "chain-of-thought", "target": "思维链"},
    {"source": "emergent abilities", "target": "涌现能力"}
  ],
  
  "abbreviations": [
    {"source": "LLM", "target": "大语言模型"},
    {"source": "API", "target": "API"},
    {"source": "GPU", "target": "GPU"},
    {"source": "TPU", "target": "TPU"},
    {"source": "NLP", "target": "自然语言处理"},
    {"source": "CV", "target": "计算机视觉"},
    {"source": "RL", "target": "强化学习"},
    {"source": "SFT", "target": "监督微调"}
  ]
}

使用效果

识别准确率提升 10-15%
翻译一致性显著改善
重要名词不再出错

本节小结

✅ 术语表是提升同传质量的最有效手段
✅ 涵盖人名、公司、产品、术语、缩写
✅ 每个工具都有自己的导入方式
✅ 持续维护和更新
✅ 分类管理,团队共享

下一步

10.2 双屏/多屏布置

💬 术语表分享: 加微信 15600871059(【专业译员工具社群】) 获取常见领域的现成术语表。

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