生成式人工智能在法律文本翻译中的表现研究——以《民法典》总则第六章民事法律行为英译为例
Research on the Performance of Generative Artificial Intelligence in Legal Text Translation—A Case Study of English Translation of Civil Juristic Acts in Chapter VI of the General Part of the Civil Code
DOI: 10.12677/ml.2026.146567, PDF,    科研立项经费支持
作者: 郭馨遥:中国矿业大学(北京)文法学院,北京
关键词: 生成式人工智能法律翻译ChatGPTDeepSeekGenerative Artificial Intelligence Legal Translation ChatGPT DeepSeek
摘要: 生成式人工智能的快速发展为法律翻译带来了新的机遇与挑战。本研究选取《民法典》总则第六章民事法律行为作为研究语料,从术语、语义、语法及其他四个维度,对比分析ChatGPT-4与DeepSeek-V3两款生成式人工智能在英译中的表现。研究发现:两款生成式人工智能在语法层面表现良好,但在术语与语义层面存在较严重的问题,核心短板集中在需要专业法律知识支撑的领域。在错译和漏译上,DeepSeek-V3整体表现略优于ChatGPT-4。上述问题反映出目前生成式人工智能在法律翻译中仍存在局限性,难以精确把握法律内涵。本研究揭示了生成式人工智能在法律翻译中的能力边界,为法律翻译实践与人工智能应用提供参考。
Abstract: The rapid development of generative artificial intelligence presents both new opportunities and challenges for legal translation. This study selects Chapter VI Civil Juristic Acts in the General Part of the Civil Code as the research corpus, and comparatively analyzes the English translation performance of two generative AI models, namely ChatGPT-4 and DeepSeek-V3, from four perspectives including terminology, semantics, grammar and other aspects. The research results reveal that both models show sound performance in grammatical expression, but have prominent defects in terminology translation and semantic interpretation, with their main deficiencies lying in fields that demand specialized legal knowledge. In terms of mistranslation and omission, DeepSeek-V3 outperforms ChatGPT-4 slightly on the whole. These phenomena demonstrate that current generative artificial intelligence still has obvious limitations in legal translation and cannot accurately grasp the inherent legal implications. This study defines the capability boundaries of generative AI applied to legal translation, and offers valuable references for legal translation practice and the practical application of artificial intelligence.
文章引用:郭馨遥. 生成式人工智能在法律文本翻译中的表现研究——以《民法典》总则第六章民事法律行为英译为例[J]. 现代语言学, 2026, 14(6): 646-654. https://doi.org/10.12677/ml.2026.146567

参考文献

[1] 张法连, 王琳. 译者行为批评视域下的法律翻译[J]. 北京第二外国语学院学报, 2025, 47(6): 62-77+92.
[2] 高璐璐, 赵雯. 机器翻译研究综述[J]. 中国外语, 2020, 17(6): 97-103.
[3] 戴光荣, 刘思圻. 神经网络机器翻译: 进展与挑战[J]. 外语教学, 2023, 44(1): 82-89.
[4] 张法连. 法律翻译中的机器翻译技术刍议[J]. 外语电化教学, 2020(1): 53-58+8.
[5] Jiao, W., Wang, W., Huang, J.-T., et al. (2023) Is ChatGPT a Good Translator? Yes with GPT-4 as the Engine. arXiv:2301.08745.
[6] Hendy, A., Abdelrehim, M., Sharaf, A., et al. (2023) How Good are GPT Models at Machine Translation? A Comprehensive Evaluation. arXiv:2302.09210.
[7] 于蕾. ChatGPT翻译的词汇多样性和句法复杂度研究[J]. 外语教学与研究, 2024, 56(2): 297-307+321.
[8] 赵军峰, 李翔. 大语言模型驱动的翻译智能体构建与应用研究[J]. 外语电化教学, 2024(5): 22-28+75+108.
[9] 宋丽珏. 法律翻译的数字人文转型研究——以专题数据库与ChatGPT为中心[J]. 外语学刊, 2024(2): 51-57.
[10] 王坤宇, 成思. ChatGPT应用于立法文本翻译及质量评估的效能研究[J]. 浙江海洋大学学报(人文科学版), 2025, 42(1): 86-95.
[11] 任文. 生成式人工智能时代的翻译实践与翻译教育: 从工具行为到交往行为[J]. 中国翻译, 2024, 45(6): 48-57+192.
[12] 李奉栖, 张云, 丁丽杰. 大语言模型与神经网络机器翻译系统专业文本翻译质量对比——以法律汉英翻译为例[J]. 上海翻译, 2025(6): 62-67.
[13] 邱贵溪. 论法律文件翻译的若干原则[J]. 中国科技翻译, 2000(2): 14-17.
[14] 张天飞, 何志鹏. 中国法律翻译的研究进展[J]. 河北法学, 2012, 30(2): 152-157.
[15] 吴苌弘, 邹婧婷. 法律术语机器翻译的挑战与优化: 术语生成机制与人机协作策略[J]. 上海翻译, 2025(6): 56-61.
[16] 刘瑞玲. 试论法律术语翻译的精确性[J]. 外语学刊, 2010(4): 125-127.
[17] 张法连. 法律文体翻译基本原则探究[J]. 中国翻译, 2009, 30(5): 72-76+96.
[18] 李文龙, 张法连. 国际传播导向下的法律翻译思维探究——以《民法典》英译为例[J]. 外语与外语教学, 2022(6): 122-132+149.
[19] Klubička, F., Toral, A. and Sánchez-Cartagena, V.M. (2017) Fine-Grained Human Evaluation of Neural versus Phrase-Based Machine Translation. The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics, 108, 121-132. [Google Scholar] [CrossRef
[20] Isabelle, P., Cherry, C. and Foster, G. (2017) A Challenge Set Approach to Evaluating Machine Translation. Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Copenhagen, 7-11 September 2017, 2486-2496. [Google Scholar] [CrossRef
[21] 吴桓球, 姚瑶, 李德超. 大语言模型的翻译指纹: 基于多维度分析的机器翻译共性探究[J]. 外语电化教学, 2026(1): 41-49+110.
[22] 韦佑武, 李娜, 赵良威. 机器翻译的译文质量、高频错误类型及解决对策研究: 基于机器翻译的发展史[J]. 现代语言学, 2022, 10(9): 1944-1949.