ChatGPT时代语料库与术语建设应用工作坊第三讲开讲啦！本次课程邀请到了翻译技术界的大咖戴光荣老师为大家讲解语料库与术语库建设与应用。戴老师主要围绕ChatGPT与论文写作渐渐展开论述，分别从语料库教学及研究概况、语料库科研项目申请案例、ChatGPT技术辅助语料研究、ChatGPT辅助学术论文写作等四部分模块为大家进行了理论层面和实践层面的双重讲解。接下来就跟小编一起来了解精彩内容吧！
本节课的核心内容：
1. 语料库教学及研究概况
2. 语料库科研项目申请案例
3. ChatGPT技术辅助语料研究
4. ChatGPT辅助学术论文写作
语料库翻译教学的分级
语料库翻译学自诞生至今已有近三十一年的历史，从翻译共性研究开始，该领域的研究话题不断丰富发展，涵盖了翻译研究的多个方面，包括译者风格研究、翻译规范研究、专门用途翻译研究等。语料库翻译学以描写性为特征，解决“是什么”的问题，而翻译教学以规定性为特征，解决“怎么做”的问题。语料库在翻译教学研究中扮演着三重角色:它既是一种翻译辅助技术，又是一种翻译教学技术，还是一种研究工具。
这决定了语料库在翻译教学研究中有着多重作用:它可以作为教学内容或教学技术直接用于翻译教学，也可以间接用于翻译教学、研究任何翻译教学相关的活动。语料库翻译教学研究围绕语料库作为教学内容，教学技术在翻译教学实践中的运用，以语料库为工具、探索翻译教学相关活动的研究。
ChatGPT口译应用实践分为两大部分的内容
这部分戴老师结合自己做过的语料库科研项目申请案例为大家简单进行了分析，基于语料库的研究，分析语料库与翻译的共性，以及项目申报的主题和方向的选定，尤其是在项目方向的选择上要细致一些，避免空泛无重点。
ChatGPT的各种翻译能力
从1950年艾伦·图灵提出著名的“图灵测试”给出判断机器是否具有智能的方法，再到2007年世界上一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》问世，一直到2022年，ChatGPT模型发布，用于生成自然能语言文本。人工智能总体从早期的萌芽阶段到沉淀积累阶段，再到现今阶段的快速发展阶段。ChatGPT，作为掀起新一轮AIGC热潮的新引擎，无论是在人工智能行业，还是在其他行业，都引起了广泛的关注和讨论，其影响范围之大、深度之强，揭开了人工智能新纪元的序幕。
ChatGPT具有多语言翻译、多领域翻译、风格化翻译、长文本翻译、定制化翻译、可编辑翻译、提示词翻译等众多翻译功能，表现惊艳！比如基于提示词的ChatGPT辅助翻译，需要对ChatGPT的工作原理有一定的了解，并设计出合理的提示词，才能获得更好的翻译性能和翻译编辑功能。如果翻译效果不太好，可以尝试换一种提示词，或者进一步补充说明提示词，这样便能得到更好的翻译结果。
GPT得益于基础模型构建，AI系列的新范式基础模型是在深度神经网络和自我监督学习的基础上演化而来。基础模型基于广泛数据，通常使用大规模自我监督训练的任何模型，可以适应广泛的下游任务。ChatGPT用了InstructGPT大规模训练模型，在自然语言理解和作品生成上取得了极大性能提升。基于大语言模型，有助于充分利用海量无标注文本训练，从而文本大规模在较小的数据集和零星数据集场景下可以有较好的理解和生成能力。ChatGPT得以在情感分析，信息提取，理解阅读等文本场景中优势突出。
以上就是第三讲的所有干货啦，希望大家乘兴而来，尽兴而归，收获满满！
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