​用ChatGPT翻译润色被坑了?这些技巧要注意

我是娜姐 @迪娜学姐 ,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。


对于广大硕博生、科研搬砖人来说,SCI论文写作是必备技能,但这个语言障碍,也难倒了一批人。很多人宁愿发又慢又难中的中文核心期刊,也不愿意投更快含金量更高的SCI期刊(也更好中),原因就是英语差,写英文论文太难了。

现在,有了以ChatGPT为代表的人工智能大模型,语言障碍去除一大半。Nature之前有一个调查,非英语母语科研人士用ChatGPT排名第一的用途就是翻译润色论文和基金写作。

但是,也有人说ChatGPT翻译润色不可靠,大模型有“幻觉”,它并不知道自己在说什么,一不小心,就被带沟里了。

事实上,我在使用ChatGPT润色了论文的时候,经常会被它的深厚的专业知识和强大逻辑性惊喜到。

除了之前我详细解析过的一篇ChatGPT润色论文的案例,还有一些让我惊叹它很出色的时刻:

案例1:

不仅把第一次出现的缩写的全称给补上,还会适当增加背景,让上下文更连贯。

原句:Protein samples were collected at different time points after treatment with CHX. (出现在结果部分)
ChatGPT修改后:Protein samples were collected at different time points after treatment with cycloheximide (CHX), an inhibitor of protein synthesis.

点评:不仅加上了环己亚胺的全称,还补充了一个从句“一种蛋白质合成抑制剂”。这里需要对CHX有一个简短介绍。所以ChatGPT不仅改的很正确,还很合适。可以说它既是语言润色专家,又是领域内专家。

案例2:

原文:Following antigen clearance and resolution of inflammation, most activated T cells die.
ChatGPT润色后:Following the clearance of antigens and the resolution of inflammation, most activated T cells undergo programmed cell death.

震撼的点是句末的改动: GPT把cells die改成了cells undergo programmed cell death(细胞程序性死亡)。上下文并没有出现过一次“细胞程序性死亡”,但是GPT又改的非常精准。可以说,95分的水平,润色公司也不一定能改成这样了。要想达到这个水平,一是要能理解上下文,二是要有领域内的背景知识。

案例3:

在Methods部分的Western Blot Analysis(蛋白印记分析)部分,ChatGPT给我加了一句话“The protein bands were quantified with ImageJ software.” 这相当于是给我补充了实验啊,我有做蛋白的定量分析吗?对照摘要看看,还真有做。

它的上下文关联能力,用在论文润色上就是这么出色。

如果你用ChatGPT感觉它像智障,一点也不顺手,可能有以下原因:

孤立的句子翻译润色:

没有背景介绍,上下文。孤零零给个句子让它翻译。比如 “非酒精性脂肪肝炎治疗效果很差”:

实际上更地道的翻译是“There is currently no approved therapy for non-alcoholic steatohepatitis (NASH)” 。

这就和人与人之间的沟通一样,你只给一个简短的需求指令,对方也会一头雾水,不知道怎么回应。

提示语过于简单,不够精细化

导致文风不对,或者随意删减增加内容。总之,改的乱七八糟。

之前就遇到过作者语言写作不过关,审稿人给了大修,要求润色,作者花钱找了润色公司润色,还提交了润色证明。但是,返回的稿件,我一看就知道润色公司使用AI润色的。因为这个文风我太熟悉了,就是整篇文章有一种过于夸张用力的情绪,而且经常会出现holistic,afflict, delve into, advocate这样的词汇(用GPT4.0的同学发现了吗)。一般人工改,是不会有这种风格的。

其实学术论文提倡平实简洁的表达,简单的句式。并不需要酷炫生僻的词汇和复杂句式。

我可以断定这个润色公司用的是4.0,而且润色提示语不好。该公司坐标宁波,是一个没听过的小公司。大家注意避雷。

和传统翻译工具的区别:

所以,和传统的翻译润色软件Grammarly、DeepL等工具相比,ChatGPT为什么这么出色?

关键是它的底层技术--Transformer架构。这种架构是专为处理自然语言而设计的。与传统基于规则或统计的模型相比,Transformer能够更好地理解和生成自然语言。它通过注意力机制能关联理解上下文内容,从而在处理复杂句子结构和段落逻辑时更为有效。

相比之下,像Grammarly这样的工具主要侧重于语法检查和纠正。DeepL等翻译工具虽然也采用了深度学习技术,但不是最新的Transformer,在处理高度专业化的学术文本时,远不如ChatGPT。

ChatGPT翻译润色论文的优势集中体现在以下3点:

对复杂句子的处理:在处理复杂句子和段落时,ChatGPT的优势尤为明显。得益于其深度学习的能力,ChatGPT可以更准确地理解句子之间的逻辑关系和上下文含义,从而在翻译或润色时保持意思的准确性和连贯性。

学术语境的理解:ChatGPT在接受预训练时涵盖了广泛的学术文献和资料,因此它对于学术语境和术语的理解也更为深刻。这意味着在处理专业领域的论文时,ChatGPT能够更准确地使用专业术语,甚至能够提供相关领域的背景信息或解释,而传统工具则可能缺乏这种深度。

自然语言生成:ChatGPT的另一个显著优势是其自然语言生成能力,它不仅可以翻译原文,还能根据给定的指令创作或重写。这意味着在润色过程中,ChatGPT可以帮助作者以更自然、更符合目标读者期望的方式表达思想。

我是娜姐,公众号: 迪娜学姐 。一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。

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### 如何使用ChatGPT优化翻译SCI学术论文 为了有效利用ChatGPT对SCI学术论文进行润色翻译,可以从以下几个方面入手: #### 提升翻译质量的方法 当需要将中文内容转化为高质量的英文时,可以通过特定提示词引导ChatGPT完成任务。例如,在输入待翻译的内容前加入如下指令:“你是一个英文学术论文写作专家,请先将其翻译为英文,然后按照学术标准进行润色,提升语法、清晰度以及整体可读性。” 这种方式能够促使模型生成更为专业化的表述[^1]。 #### SCI论文润色的具体操作指南 对于已经存在的英文SCI稿件而言,采用恰当的命令同样至关重要。推荐使用的模板之一是:“作为一位资深编辑,请依据国际期刊的要求全面审查下面的文章片段,并提出改进建议,包括但不限于句式调整、术语选用等方面。” 此外,还可以尝试其他形式化程度较高的描述方法来增强输出效果[^2]。 #### 实际案例分析与实践建议 具体实践中可以参照某些既定模式来进行处理。比如,“请针对以下段落执行三次不同风格的变化版本创作”,这样可以获得多样性的表达选项供选择;或者结合第三方工具如Grammarly进一步验证准确性及规范化水平[^3]。 #### 综合服务优势概述 值得注意的是,除了单纯的语言修饰之外,整个流程可能还会涉及格式修正、逻辑重组乃至专门词汇替代等内容。因此,在提交材料之前务必明确所需范围——仅限于表面美化还是深入改造?一旦决定了目标方向,则可以根据实际情况灵活调配资源实现最佳成果展现[^4]。 ```python # 示例代码:如何调用API接口向ChatGPT发送请求 import requests def chatgpt_request(prompt, api_key): url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} data = { "prompt": prompt, "max_tokens": 100 } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.json()["choices"][0]["text"] if __name__ == "__main__": user_input = input("请输入要处理的文字:") customized_instruction = ("你是一个英文学术论文写作专家,请先将其翻译为英文," "然后按照学术标准进行润色...") full_prompt = f"{customized_instruction}\n\n{user_input}" result = chatgpt_request(full_prompt, YOUR_API_KEY_HERE) print(result) ```
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