闫姿彤

喀什大学外国语学院

摘要(Abstract)：

本研究以DeepSeek为例，选取《食品学科本科专业术语（第2版）》典型例句，共8句，向DeepSeek输入3句提示语，提醒DeepSeek注意术语翻译，并明确指出需注意术语，从两个维度分析术语翻译质量。研究发现：针对理解需求较低的术语，DeepSeek表现良好，迭代提示语影响显著，针对理解需求较高的术语，DeepSeek表现一般，且提示语影响不明显。

关键词(KeyWords)：

大语言模型；DeepSeek；食品术语翻译

参考文献(References)：

［1］胡开宝，李晓倩.大语言模型背景下翻译研究的发展：问题与前景［J］.中国翻译，2023，44（06）：64-73+192.

［2］张瑞琪.生成式人工智能在汉语歧义句翻译中的对比研究——基于多场景应用的实证分析［J］.现代英语，2025（08）：102-104.

［3］李鸿羽，车明明.基于ChatGPT与DeepSeek翻译模式的科技文本语言特征对比分析［J］.华北理工大学学报（社会科学版），2025，25（04）：88-96.

［4］孙一赫，王海.术语元范畴的二维解构及翻译原则分析——以新闻学术语为例［J］.外语学刊，2025（02）：105-110.

［5］冯志伟.汉语单词型术语的结构［J］.科技术语研究，2004（01）：15-20.

［6］宋思莹，翟红华.人工智能时代下机器翻译在不同文本中的适配性研究［J］.教育教学研究前沿，2025，3（06）：56-58.