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作者：张曙康;赵朝永;
单位：华东师范大学;
摘要：人工智能技术，特别是大语言模型在文学翻译领域的切适性问题逐渐成为学界关注和争议的焦点。本研究以沈从文的《边城》英译文为例，构建一个“1对14”汉英平行语料库，并采用BLEU、TER、chrF++和BERTScore评估指标，以传统神经机器翻译为基准对比不同大语言模型的翻译性能，以考察不同模型的文学翻译性能。研究发现，DeepSeek模型汉译英方向的文学翻译质量优于传统神经机器翻译和其他大语言模型，而提示词工程在文学翻译中的效果不如其在非文学领域显著。本研究为基于大语言模型的机器翻译在文学领域的应用提供了实证依据，有助于促进人工智能与翻译研究的跨学科耦合，为未来扩展文本类型和探索特定文学翻译的提示策略提供方向。
基金资助：上海市AI赋能科研计划专项“计算语言学”（编号：2024A101001）的阶段性成果
