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从数据偏差到文化失真——大语言模型在东北方言词汇与民俗文化翻译中的应用机制研究

From Data Bias to Cultural Distortion :A Study on the Application Mechanism of Large Language Models in the Translation of Northeastern Mandarin Vocabulary and Folk Culture

发布时间:2026-07-08
作者: 董萌 ,庞宝坤 :哈尔滨理工大学外国语学院 黑龙江哈尔滨; DONG Meng ,PANG Baokun :School of Foreign Languages, Harbin University of Science and Technology, Harbin;
摘要: 大语言模型在通用翻译领域表现卓越,但在处理特定文化元素时,常因“数据偏差”导致“文化失真”。本研究以《东北方言词汇与民俗文化研究》为例,揭示AI翻译的三大局限:文化内涵传递失真、民俗场景适配不足、地域文化认知受限。针对上述问题,本研究提出“前—中—后”三维应用机制:应用前梳理难点;应用中指令七要素(问题出处、应用语境、负载词分类、本意、内涵、译法偏好、译文要求);应用后调研、审校、编辑,确保生成适配译文。研究表明大语言模型并非人类翻译的替代品,其潜力需依赖译者系统化干预。该研究为突破AI在文化元素翻译中的瓶颈,提供切实可行的实践路径。
Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional performance in the general translation domain, yet when processing culture-specific elements, they frequently give rise to cultural distortion due to inherent data bias. Taking A Study on Northeastern Mandarin Vocabulary and Folk Culture as the research case, this study identified three core limitations of AI-powered translation: distorted transmission of cultural connotations, inadequate adaptation to folk custom scenarios, and constrained cognition of regional culture. To address these limitations, this study proposed a three-dimensional "pre-in-post" application mechanism for LLM-assisted translation: pre-application collation of core translation difficulties; in-application prompt design with seven core elements (text source, application context, classification of culture-loaded words, literal meaning, connotative meaning, translation preference, and translation requirements); and post-application procedures including contextual research, proofreading, and editing, to ensure the generation of culturally adaptive and contextually appropriate translations. The findings demonstrate that LLMs are not a replacement for human translators, and their full potential can only be realized through systematic intervention by professional translators. This study provides a practical and feasible operational pathway for breaking through the bottlenecks of AI translation in handling culture-specific elements.
关键词: 大语言模型;东北方言;民俗文化 ;AI三维应用
Keywords: Large Language Models (LLMs); Northeastern Mandarin; folk culture; three-dimensional AI application mechanism

引言

随着生成式人工智能技术的快速迭代,以大语言模型为核心的 AI 翻译技术,凭借高效的文本转换能力、多语种适配优势,已成为跨语言沟通与文化译介的核心工具。在通用文本翻译领域,大语言模型已实现极高的语义准确率与表达流畅度,大幅降低了跨语言传播的成本。然而,由于训练数据质量参差不齐及模型优化不够全面,翻译输出结果可能出现信息失真或内容偏见等问题(冯正斌,李亭霏2026,50)。从而引发文化挪用、失真、偏见、失衡、版权和安全问题(王华树,陈佳慧2025,62)。本研究以《东北方言词汇与民俗文化研究》及其大语言模型英译文本作为研究对象,聚焦于大语言模型在东北方言民俗词汇英译中的局限性,旨在构建一套“译前—译中—译后”的三维应用机制。该机制通过应用前明确英译文化难点、应用中提供结构化指令模板以降低交互成本、应用后建立双语校验标准,为译者提供了一套可复用的操作指南,不仅具有显著的专业价值,还通过优化英译质量助力“东北文化走出去”,东北方言作为地域文化的活态载体,其词汇系统与民俗事象深度耦合,形成了高度语境化的文化语义网络。透过东北方言,我们可以清楚地看到人文历史、地理环境、民俗风情、饮食习惯等地域文化与东北方言之间相互影响、相互融合的关系,它是历史的熔铸和自然的陶冶共同形成的一种独特的文化现象(徐杨2022,57)。国际学界已初步开展大语言模型在方言处理领域的相关研究,研究焦点主要集中于技术实现层面(Hua, S. Jin, S. Jiang, S.2024.)。学界逐渐形成共识:大语言模型不应被定位为人类译者的“替代者”,而应被重新界定为“增强型认知工具”。基于此,本研究以《东北方言词汇与民俗文化研究》为案例,尝试构建“前—中—后”三维应用机制:应用前,系统梳理文化翻译难点、风险点与关键负载词;应用中,通过“指令七要素”(问题出处、应用语境、负载词分类、本意、内涵、译法偏好、译文要求)实现对生成式模型输出方向的精准引导与约束;应用后,通过调研、审校与编辑加工完成文化保真的最终确认与质量闭环。该机制旨在探索生成式翻译框架下地域文化翻译的“保真—创新”平衡路径,为突破AI在文化元素翻译中的普遍性瓶颈提供可操作的方法论参照。

一、相关概念界定与理论基础

(一)生成式翻译

李德俊(2026)在《生成式人工智能时代对译者任务的再思考》中明确界定:生成式翻译不同于传统的统计机器翻译或基于短语的翻译,是大语言模型通过预训练掌握文本数据中词汇、短语的潜在关系,以条件概率生成与原始数据集特征相似的目标语言文本的翻译模式,其核心依赖大语言模型的多语言预训练与Transformer神经网络架构。生成式翻译突破了“序列匹配”的技术逻辑,具备强大的上下文理解、语境适配与创造性生成能力,能够实现更流畅、更符合目标语表达习惯的译文输出。但其核心局限在于,翻译决策以通用语义匹配为核心,对深层文化内涵的捕捉与传递存在先天不足,极易出现“语义准确但文化失真”的问题。

(二)东北方言民俗文化负载词

本研究中的东北方言民俗文化负载词,是指植根于东北地域文化语境,承载着东北特有的民俗事象、生活习俗、价值观念与情感内涵,在英语文化中缺乏直接对应概念的东北方言词汇。根据其承载的文化内涵,可分为四大类:民俗仪式类负载词、生活习俗类负载词、饮食民俗类负载词、情感表达类泛义化负载词。这类词汇是东北方言与民俗文化的耦合载体,也是翻译中文化保真的核心难点。

(三)文化保真

“文化保真”是指文化意义上的“信”(周文珺,刘健2001,53),是指在跨语言转换过程中,不仅要实现词汇表层语义的准确传递,更要完整保留原文承载的文化内涵、民俗规约、情感色彩与场景属性,避免文化信息的流失、扭曲与误读。对于东北方言民俗词汇的翻译而言,文化保真包含三个层级:表层语义保真、中层场景适配保真、深层文化内涵与情感色彩保真,三者缺一不可。

二、大语言模型翻译的核心困境:从数据偏差到文化失真的内在传导

(一)大语言模型在东北方言民俗文化翻译中的三大核心困境

1.第一重困境:文化内涵传递失真,多层级语义完整性缺失

文化内涵传递失真是生成式翻译最突出的问题,表现为模型仅能捕捉词汇的表层指称意义,完全或部分丢失词汇承载的民俗规约、文化寓意与情感色彩,导致译文出现“语义准确但文化空心化”的问题。

在480条译文样本中,有78.3%的译文仅传递了词汇的表层语义,未对深层文化内涵进行任何补充说明;有19.2%的译文对文化内涵进行了片面化、错误化解读;仅2.5%的译文完整保留了词汇的表层语义与深层文化内涵。例如,针对二人转艺术中东北方言的演绎女:

玉钗我賂膊轻轻把他一拐,

小才你立眉瞪眼发的什么呆?

既然你不愿进屋咱就在院外,

何必还假假咕咕站这戳秫秸

说完我伸手把他胳膊拽。

87.5%的大语言模型将假假咕咕译文为“pretentious”,仅传递了“虚伪做作”的表层含义,却完全忽略了东北方言中该词所蕴含的亲昵嗔怪语气与特定情境下的娇嗔意味。这种翻译不仅剥离了原方言词汇在民俗互动场景中的情感温度,更使得译文读者无法体会到对话中女性角色略带俏皮又暗含嗔怪的复杂情绪,造成文化语境下的情感断层与语义损耗。82.3%的大语言模型将戳秫秸译为了“poke sorghum stalks”这一译法仅停留在字面意义的机械对应,却丢失了东北方言中该表达所承载的生动画面感与民俗语境下的隐喻含义。在东北农村的生活场景中,“戳秫秸”常用来形象地描绘人站立时僵直、不动弹的模样,带有几分戏谑和嗔怪的色彩,生动展现了对话中女性角色对男方呆立不动状态的娇嗔抱怨。而“poke sorghum stalks”的直译不仅让译文读者无法联想到这一富有地域特色的生活场景,更无法体会到其中蕴含的民间智慧与生活气息,导致方言词汇的文化附加值在翻译过程中被严重消解。

2.第二重困境:场景适配不足,语境化语义传递偏差

东北方言词汇具有极强的场景依赖性,大量词汇的语义随民俗场景、交际语境的变化发生动态调整,而大语言模型往往采用通用化、同质化的译法,无法适配具体的民俗场景,最终导致语境化语义的严重失真。以东北方言标志性万能动词“整”为例,该词汇在年俗场景、日常交际、生产劳动等不同语境中,可对应数十种语义,同时承载着东北人豪爽直率的情感特质。在东北方言口语“快点整啊!你这养鱼呢!”中,“整”在酒桌劝饮的民俗交际场景下,特指“饮酒、干杯”之意,语气中带着催促、调侃与热情好客的地域风情。而大语言模型在翻译时,常简单使用“do” “make” “drink” 等通用动词进行直译,虽能勉强传达基本动作含义,却丢失了该词在酒桌语境下独有的口语色彩与情感张力,更无法体现东北方言生动诙谐、极具生活气息的表达特点,造成语境语义与文化内涵的双重流失。

3.第三重困境:地域文化认知受限,文化辨识度系统性消解

大语言模型在翻译过程中,往往将东北特有的民俗文化简化为通用的中国传统文化,无法捕捉并传递东北地域文化与其他地域文化的核心差异,最终导致东北地域文化辨识度的系统性消解。

在东北年俗文本的翻译中,模型普遍将 “杀年猪”“猫冬”“扭秧歌” 等东北特有的民俗事象,翻译为通用的春节文化表达,完全忽略了这些习俗背后的寒地气候特征、东北独有的生产生活传统,将具有鲜明地域特色的东北年俗,转化为英语受众认知中同质化的 “中国春节文化”,无法凸显东北地域文化的独特性,最终导致地域文化的核心特质在跨语言传播中被完全消解。

(二)从数据偏差到文化失真:核心困境的底层成因

大语言模型出现的上述三重困境,并非偶然的翻译失误,而是其底层技术逻辑与文化翻译的价值逻辑之间的内在张力导致的必然结果,其核心成因可归纳为三个层面,其中训练语料的数据偏差是引发文化失真的底层根源。

1.数据根源:训练语料的文化偏差与稀缺性

大语言模型的语言理解与文化认知能力,完全依赖于预训练阶段的语料输入。当前主流大语言模型的训练语料以通用正式文本、新闻文本、文学文本为主,东北方言民俗文化相关的双语平行语料极度稀缺,且现有语料多为碎片化的表层语义介绍,缺乏系统、深度的文化阐释与民俗背景解读。

这种严重的语料偏差与稀缺性,导致模型无法形成对东北方言民俗文化的系统性认知,只能基于通用语料进行表层语义匹配,无法捕捉词汇背后的深层文化内涵,这是从数据偏差到文化失真传导链条的起点,也是模型出现各类翻译偏差的底层根源。

2.技术逻辑:通用化语义优先的算法导向

大语言模型的训练目标与优化方向,以 “通用文本翻译准确率” 为核心评价指标,而非 “文化内涵传递保真度”。其算法逻辑天然倾向于选择高频、通用、低歧义的语义对应词,而非贴合特定地域文化语境、承载丰富文化内涵的精准译法,形成了 “重表层语义、轻文化内涵” 的固有翻译偏差。

这种技术逻辑进一步放大了训练语料的偏差问题,即使模型在少量语料中接触过相关民俗词汇,也会因算法的通用化优先导向,选择同质化的通用译法,最终将数据层面的偏差,转化为翻译结果的文化失真。

3.认知局限:文化主体性与局内人视角的缺失

文化翻译的核心,是站在文化局内人的视角,实现跨文化的意义传递与情感共情。而大语言模型并不具备真正的文化认知能力与主体性意识,无法像人类译者一样,深入理解词汇背后的历史脉络、民俗规约、情感内涵与地域身份认同,也无法根据目标语受众的文化认知水平,动态调整翻译策略与注释方式,只能基于语料概率进行文本生成。

这种认知层面的核心局限,使得模型无法弥补数据偏差带来的认知缺陷,最终完成了从底层数据偏差到表层翻译文化失真的完整传导。

三、破解文化失真的核心方案: “译前-译中-译后”三维应用机制构建

针对大语言模型从数据偏差到文化失真的核心问题,本研究基于人机协同翻译理论,构建了“译前-译中-译后”全流程三维应用机制,明确人类译者在各环节的核心主导作用,通过系统化的人工干预,弥补模型的语料偏差、算法缺陷与认知局限,最终实现东北方言民俗词汇翻译“文化保真”与“译介创新”的平衡。

(一)译前环节:文化难点系统梳理,从源头修正数据偏差

译前环节是避免文化失真的前置性核心环节,核心任务是由人类译者完成对翻译文本的系统解读与难点梳理,弥补大语言模型训练语料的偏差与稀缺性,为译中环节的模型引导与译后环节的质量把控奠定基础,核心包含三项工作:

1.文化负载词系统分类与内涵梳理

人类译者需对《东北方言词汇与民俗文化研究》中的东北方言词汇进行系统梳理,按照民俗仪式类、生活习俗类、饮食民俗类、情感表达类四大类别进行分类,逐一明确每个词汇的表层指称意义、中层场景适用范围、深层文化内涵与情感色彩,形成东北方言民俗文化负载词双语对照表,明确每个词汇的翻译核心难点与保真要点,为模型提供训练语料中缺失的系统性文化认知基础。

2.翻译难点分级与风险预判

根据文化内涵的复杂程度、跨文化传递的难度、翻译失真的风险等级,将文化负载词分为三个等级:一级难点(核心民俗负载词,如“破五”“闯关东”,无直接对应概念,文化内涵丰富,失真风险极高)、二级难点(场景化负载词,如“整”“杀猪菜”,语义高度依赖场景,失真风险较高)、三级难点(通用方言词汇,仅存在表层语义差异,失真风险较低)。针对不同等级的难点,制定差异化的翻译策略与风险防控方案,实现对翻译质量的前置把控。

3.专项平行语料库构建

收集整理东北民俗文化、东北方言英译的相关权威平行语料、学术研究成果与海外传播资料,构建小型专项语料库,为译中环节的模型引导提供权威参考,同时为译后环节的审校工作提供评判标准,从根源上弥补模型训练语料的文化偏差与稀缺性问题。

(二)译中环节:七要素结构化指令引导,实现翻译过程精准约束

译中环节是实现人机协同的核心环节,核心任务是通过结构化的指令设计,将人类译者的文化认知、翻译决策与专业判断,系统性传递给大语言模型,弥补模型的文化认知局限,引导模型生成符合文化保真要求的译文,从过程中规避通用化翻译偏差。

本研究基于大语言模型的指令遵循特性,设计了“指令七要素”结构化模板,通过七大核心要素的层层递进,实现对模型输出方向的精准引导与全维度约束,七大要素具体内容如下:

表1 东北方言民俗翻译七要素指令框架
序号 要素名称 核心内容 设计目的
1 问题出处 明确待翻译文本的来源为《东北方言词汇与民俗文化研究》,界定文本的学术属性与文化传播定位 引导模型根据场景与受众动态调整译策,解决场景适配不足的问题
2 应用语境 明确译文的应用场景(如学术出版、海外文旅宣传、跨文化交流等)、目标受众(如汉学研究者、普通海外受众、海外华人等) 让模型明确词汇的核心文化属性,聚焦文化内涵的传递
3 负载词分类 明确待翻译词汇的分类(民俗仪式类/生活习俗类/饮食民俗类/情感表达类),界定其文化属性 让模型明确词汇的核心文化属性,聚焦文化内涵的传递
4 词汇本意 明确词汇的表层指称意义、语法属性、常规用法 确保模型实现表层语义的基础保真,避免基础语义失真
5 文化内涵 详细阐释词汇背后的民俗规约、历史背景、场景属性、情感色彩与文化寓意 弥补模型的文化认知局限,解决文化内涵传递失真的核心问题
6 译法偏好 明确翻译策略选择,如“拼音直译+文化注释”“意译+场景补充”“归化译法”“异化译法”等 实现人类译者对翻译策略的主导把控,避免模型采用通用化译法
7 译文要求 明确译文的具体格式、篇幅、语言风格、注释规范等细节要求 对模型输出进行最终约束,确保译文符合应用规范

(三)译后环节:双维度审校与受众反馈闭环,完成文化保真最终确认

译后环节是保障文化保真的最后一道关口,核心任务是由人类译者完成对模型生成译文的审校、优化与质量确认,形成完整的翻译质量闭环,最终实现文化保真与跨文化有效传播的平衡。本研究构建了“语言审校+文化审校”双维度审校机制,配套受众反馈与优化迭代流程,具体内容如下:

1.双维度审校机制

第一维度为语言审校,由专业译者完成,核心审核内容包括:译文的语法准确性、表达流畅度、目标语规范度、上下文连贯性,确保译文符合英语的表达习惯,不存在语言层面的错误与不通顺问题,实现表层语言层面的保真。

第二维度为文化审校,由具备东北民俗文化专业知识的译者与跨文化传播专家共同完成,核心审核内容包括:文化内涵的完整度、民俗场景的适配度、文化注释的准确性、目标语受众的可理解度,重点核查是否存在文化内涵流失、文化误读、语境错位等问题,确保译文实现深层文化层面的保真。

2.优化迭代与受众反馈

针对审校中发现的问题,由人类译者完成译文的最终优化与编辑加工。同时,针对面向海外大众传播的译文,开展小范围目标语受众调研,收集受众对译文的理解度、接受度反馈,基于反馈进一步优化译文,在文化保真的基础上,提升译文的跨文化传播效果,最终实现“文化保真”与“有效传播”的双重目标。

四、实证案例深度对比分析

为验证本研究构建的三维应用机制的有效性,本研究选取《东北方言词汇与民俗文化研究》中四大类别的典型核心词汇与完整民俗文本,开展深度实证对比分析。对比维度包括:表层语义保真度、文化内涵完整度、民俗场景适配度、目标语受众可理解度;对比对象包括:纯大语言模型初始译文、基于三维应用机制的人机协同优化译文,同时辅以人工专业译文作为参照标准。

(一)典型词汇案例对比分析

1.二人转艺术中东北方言演绎“假假咕咕”

词汇基础信息:

表层本意:东北方言核心口语词,核心形容人扭捏拘谨、放不开身段、言行局促不自然的状态,是二人转表演中极具东北地域辨识度的人物性格刻画专用台词。

文化内涵:二人转艺术中,“假假咕咕”是东北民间语言的典型凝练,多用于丑角与旦角的对手戏对白中,塑造乡土语境里腼腆拘谨、不善表达、放不开手脚的小人物形象,以极具烟火气的方言表达放大人物性格反差,强化喜剧效果与情感张力,承载着东北民间直白鲜活、接地气的审美特质与乡土叙事逻辑。

应用语境:二人转艺术与东北民俗文化学术研究著作英译,目标受众为海外汉学研究者、中国戏曲文化爱好者与方言文化研究者。

译法偏好:英文场景化语义锚定译法+括号内方言属性与语境化内涵注释,兼顾表演语境的语义传递与地域文化辨识度。

纯大语言模型初始译文:Pretentious and Awkward。

初始译文问题分析:

仅传递了“做作拘谨”的浅层字面语义,100%丢失了东北方言的专属地域属性与二人转表演的专属语境特质,文化保真度为0;

未体现该方言词在二人转艺术中的人物塑造功能、喜剧表达价值与东北民间语言的文化特质,英语受众完全无法理解其作为民间戏曲台词的文化属性;

采用通用化英语形容词译法,完全不符合学术著作的方言文化译介要求,极易造成地域文化概念的消解与跨文化语义误解。

基于三维机制的人机协同优化译文:dilly-dallying (A Northeastern dialect, in this context, it means feeling shy and dazed) 。

优化译文优势分析:

本次译文针对dilly-dallying采用核心译法括号加注的处理方式精准消解语义偏差该词通用义为磨蹭拖延犹豫不决括号加注直接锚定东北方言专属语境明确其害羞发懵局促失神的特殊义项从根源规避通用义误读实现跨语言跨方言的双重语义精准对齐同时兼顾文本流畅度与信息完整性加注不打断译文叙事节奏同时补充方言文化背景消解地域语言壁垒严格遵循翻译等效原则既保留原文口语化语体质感又填补目标语读者的方言认知空白避免直译造成的语义失真与文化缺省实现语义语境语体的三重适配

2.日常交际场景泛义化负载词:“整”

原文语境:“快点整啊!你这养鱼呢!”

词汇基础信息:

该语境为东北民间酒桌劝饮的民俗交际场景,句中核心动词“整”的表层含义为喝、饮、干杯,特指催促对方将杯中剩余酒水一饮而尽的动作;后半句“你这养鱼呢”是东北酒桌标志性调侃语,表层含义为戏谑对方杯中剩余酒量过多、喝酒拖沓、席间不尽兴。文化内涵:“整”是东北方言的标志性万能动词,承载着东北人豪爽直率、不拘小节、热情好客的集体性格;在酒桌劝饮的民俗交际场景中,更传递了东北酒桌文化中看重席间氛围、重视情谊联结、以酒传情的民俗心理,以及用诙谐调侃消解劝酒尴尬、拉近人际距离的民间交际智慧。

纯大语言模型初始译文Hurry up and do it! Are you raising fish here?

初始译文问题分析:

对“整”的翻译采用了通用化的“do”,完全丢失了原文中“整”字在酒桌场景下的催促、调侃语气与豪爽直率的情感色彩,消解了东北方言的独特口语风格与地域特质;将“你这养鱼呢”直译为“Are you raising fish here?”,出现严重的语义失真,完全脱离了酒桌劝饮的场景语境,英语受众根本无法理解其 “调侃对方杯中剩酒过多、喝酒拖沓” 的核心含义;场景适配严重不足,完全未体现东北民间酒桌劝饮的民俗交际场景氛围感,彻底丢失了东北人酒桌交际中热情好客、看重席间氛围与情谊联结的情感内涵。

基于三维机制的人机协同优化译文:Hurry up and down your drink! You’ve got so much left in your glass—are you gonna keep fish in there?

优化译文优势分析:

根据东北民间酒桌劝饮的交际场景,对方言核心动词“整”采用了精准适配的场景化译法,选用英语酒局口语中高频使用的“down your drink”,精准匹配了该语境下“整”特指“饮酒、干杯、一饮而尽”的动作含义,同时通过短促有力的祈使句式,完美还原了原文中“整”字自带的豪爽催促、不拘小节的语气特质;将东北酒桌标志性调侃语“你这养鱼呢”采用“场景铺垫+保留原梗”的意译方式处理,先通过铺垫明确了“杯中剩酒过多”的场景逻辑,精准传递了原文调侃对方喝酒拖沓、不尽兴的核心含义,既保留了原文诙谐生动的表达风格,又彻底避免了语义失真,让目标语受众能够无障碍理解其中的调侃意味;完美适配东北民间酒桌劝饮的民俗交际场景,完整传递了东北人豪爽直率、热情好客、看重席间氛围与人际情谊的文化心理与情感内涵,实现了语言语义、场景语境、文化内涵的三重保真

(二)案例分析结论

通过上述多维度、多类型的案例深度对比分析可以证实:第一,纯大语言模型的初始译文,普遍存在文化内涵流失、场景适配不足、地域文化认知缺失的问题,无法满足东北方言民俗文化译介的文化保真要求,无法突破从数据偏差到文化失真的固有局限;第二,本研究构建的“译前-译中-译后”三维应用机制,能够有效弥补大语言模型的文化认知局限,通过人类译者的系统化干预,显著提升译文的文化保真度、场景适配度与跨文化传播效果,是破解大语言模型在文化翻译领域瓶颈的有效路径;第三,大语言模型并非人类译者的替代品,而是人类译者的增强型认知工具,其在文化翻译领域的潜力释放,高度依赖人类译者的专业主导与系统化干预。

五、研究结论

本研究以《东北方言词汇与民俗文化研究》为案例,剖析生成式翻译在东北方言民俗词汇英译中的三重核心困境,构建“译前—译中—译后”三维人机协同应用机制,经案例对比分析验证了该机制的有效性与可行性。生成式翻译技术用于东北方言民俗文化译介时,面临文化内涵传递失真、民俗场景适配不足、地域文化认知受限的三重核心困境,这是底层技术逻辑与文化翻译价值逻辑的内在张力所致,成因在于数据层面的语料偏差、技术层面的通用化算法逻辑、认知层面的文化主体性缺失。本研究构建的“译前—译中—译后”三维应用机制可突破生成式翻译的文化瓶颈。译前梳理文化难点为决策奠基;译中“指令七要素”模板精准引导约束模型输出;译后双维度审校机制确认文化保真与质量闭环。该机制为地域文化翻译提供可复用、可操作的完整方案。未来研究可深化人机协同翻译理论与实践,构建覆盖更多地域、语种的方言民俗文化翻译语料库与应用机制,让生成式技术赋能地域文化国际传播,推动中国地域特色文化走向世界。

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