一、术语库建设
1. 初始构建
收集各领域的专业术语。例如从行业标准文档、专业教材、权威学术论文等来源获取术语。对于医学领域，像“心肌梗死（myocardial infarction）”这样的术语，要确保准确收录其对应的中英文表达。
组织专业的语言学家和相关领域专家参与术语库的创建。比如在法律翻译方面，让法律专业人士和翻译专家共同确定像“管辖权（jurisdiction）”等术语的准确翻译。
2. 持续更新
随着行业发展，不断添加新出现的术语。如在科技领域，“量子计算（quantum computing）”这个术语出现后，要及时更新到术语库。
对已有的术语进行修正，如果发现某些术语的翻译在特定语境下不准确，要及时调整。
二、人工智能算法优化
1. 预训练
在大规模语料上进行预训练时，对包含专业术语的语料给予特殊关注。例如在预训练自然语言处理模型时，将包含大量金融术语的财经新闻语料进行特殊标记和加权，使模型更好地学习专业术语的语义。
采用多语言预训练，以便在不同语言的术语之间建立更准确的映射关系。比如在汉英翻译中，通过同时预训练中文和英文的语料，更好地理解像“针灸（acupuncture）”这样具有文化特色的术语在两种语言中的表达。
2. 微调
针对特定领域的专业术语，对预训练模型进行微调。如果是翻译航空航天领域的内容，就用航空航天相关的语料对模型进行微调，提高对诸如“航空发动机（aero
engine）”等术语的翻译准确性。
三、人工校对与审核
1. 专业人员审核
雇佣相关领域的专家对翻译结果进行审核。在翻译化学领域的文献时，让化学专家检查像“化学元素周期表（periodic table of chemical elements）”等术语的翻译是否准确。
建立多轮审核机制，确保复杂术语和概念的翻译经过多个人的检查，减少错误。
2. 反馈机制
从客户或用户那里收集关于术语翻译准确性的反馈。如果客户在工程翻译中发现“土木工程（civil engineering）”的翻译存在问题，及时根据反馈进行调整。
