围绕网页端翻译的真实使用场景，我们搭建了一套面向实验报告的检验流程，核心关注数据相关术语在跨语种转换中的稳定性与规范度。在浏览器中粘贴报告片段进行翻译，记录术语命中率、句内一致率、跨段一致率以及单位与数值格式的保持情况，再由审阅者进行术语表与上下文的双重核对。为了尽量贴近不同学科的风格，文本选取来自统计方法、材料与试剂说明、结果与讨论等章节，这些位置聚集了缩写、符号、阈值与图表标题，最能暴露术语处理的薄弱点。
试验的一个重点是区分易混概念。precision与accuracy在计量与统计语境下并非同义：前者更倾向“精度”，后者对应“准确度”；bias在模型评价中应译作“偏倚”，区分与“偏差”的统计量用法；sensitivity与specificity对应“灵敏度”“特异性”，在医学篇章中还需兼顾期刊常用风格；robustness更适合“稳健性”而非“鲁棒性”时的通俗表述；significant与p值连用时应呈现“显著性差异”，避免被误译为“重要”。normalize在数据预处理里常取“归一化”，而standardize对应“标准化”；regularization应为“正则化”，不要写成“规范化”。这些词若不以术语表引导，跨段一致率会明显下降。
数据与单位的转写也值得单独统计。mol/L、ppm、°C等单位本身不应被替换，科学计数法与小数点符号需要保持原样；小数位数与阈值边界（例如p<0.05）要与原文一致，表格中的千位分隔符、上下标与希腊字母必须完整保留。对表头中的缩写，建议建立首次出现即括注的规则，如SD标注为“标准差”、SEM标注为“均值的标准误”、CI标注为“置信区间”，后续段落依据首次定义统一呈现。这样做对术语一致率的提升非常明显。
在网页端使用有道翻译进行对比时，我们观察到一般叙述句法的处理较为流畅，但术语的领域偏好仍依赖外部提示。为此引入三项策略：预编辑、术语锁定与后期统一。预编辑包括统一连字符与大小写、移除不必要的断行、为不可译代码加标记；术语锁定通过术语表给出优先译名，避免上下文漂移；后期统一使用检索与替换，校正“样本量/样本大小”“基线/基准”等用词差异。对于表格与图注，先行补充缩写释义可显著降低误译率。专项评估时不以单一自动指标作为依据，而采用术语一致率、参数保留率与可读性三项指标综合判定：术语一致率依据人工核对，参数保留率统计单位与数值的完整性，可读性则关注句法与专业表达的顺畅程度。
误差分析显示，化学试剂与过程名词的稳定性较好，统计与生物医学术语更易受语境影响。baseline在机器学习与医学文献中的常见译名不完全相同，需遵从项目约定；control group在生物医学写作中更倾向“对照组”，避免直译为“控制组”；ground truth在标注任务中译作“真实标注”或“真实值”，依据章节语义裁定。复合结构的动词短语也要注意上下文，如fit the model与evaluate the model的译法区分，防止“拟合”“评估”互换导致语义错位。
在网页端的第二轮测试中，术语表扩充到统计、计量、材料与生物医学四个子库，跨段一致率与参数保留率都有提升。对于难例，采用在首次出现处添加中英文并列的方式，后文用中文优先，保留缩写以维持与图表的索引关系。将关键设定、阈值与公式旁的变量以半角与等宽体呈现，能减少符号误读带来的连锁错误。有道翻译在接收到这些上下文提示后，句法与术语搭配的稳定性更接近报告写作的规范。
这套流程的落点是可复用的术语治理与版面友好策略。以项目为单位维护术语库及决策依据，统一缩写释义、单位呈现与风格约定；在翻译前后分别进行轻量的结构化处理，降低歧义与误拆分；用人审与自动检索相结合的方式，快速定位术语漂移与参数抄错。面向包含数据密集段落的实验报告，这样的治理比单纯依赖工具默认词典更可靠，译文的结构与专业度也更便于同行复核与复用。
