计算术语学的学科定位与发展趋势

doi:10.12339/j.issn.1673-8578.2025.04.002

摘要/Abstract

摘要：

计算术语学是融合术语学、计算机科学和语言学等领域的交叉学科,旨在实现术语的自动化处理。文章回顾了其发展历程与学科定位,系统梳理了术语抽取、术语对齐、术语库构建等核心研究方法。分析了该学科在机器翻译、信息检索与知识图谱等领域的应用,并结合中文环境探讨了其特有挑战。展望了由大语言模型等技术驱动的未来研究方向,为该领域的后续研究提供参考。

关键词: 术语学, 计算术语学, 术语抽取, 术语对齐, 大语言模型

Abstract:

Computational terminology is an interdisciplinary field that integrates terminology,computer science,linguistics,and other related areas,aiming to achieve the automated processing of terms.This paper reviews its development history and disciplinary positioning and systematically outlines core research methods such as term extraction,term alignment,and termbase construction.It analyzes the applications of the discipline in fields like machine translation,information retrieval,and knowledge graphs,and discusses its unique challenges within the Chinese context.Finally,the paper provides an outlook on future research directions driven by technologies such as large language models,providing a reference for subsequent research in the field.

Key words: terminology, computational terminology, term extraction, term alignment, large language model

杜振雷, 刘翚. 计算术语学的学科定位与发展趋势[J]. 中国科技术语, 2025, 27(4): 12-20.

DU Zhenlei, LIU Hui. A Research on Disciplinary Orientation and Development Tendency of Computational Terminology[J]. China Terminology, 2025, 27(4): 12-20.

图/表 2

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届次	时间	地点	主要议题
第一届	1998年	加拿大蒙特利尔	基础理论、提取方法、与NLP的关系
第二届	2002年	中国台北	自动识别、结构化、初步语义建模
第三届	2004年	瑞士日内瓦	语法语义分析、知识表示、资源构建
第四届	2014年	爱尔兰都柏林	抽取与分类机器学习新方法、资源评估
第五届	2016年	日本大阪	语义建模深化、多语言处理、引入深度学习
第六届	2020年	法国马赛	知识表示应用、跨学科研究、提取评测

届次	时间	地点	主要议题
第一届	1998年	加拿大蒙特利尔	基础理论、提取方法、与NLP的关系
第二届	2002年	中国台北	自动识别、结构化、初步语义建模
第三届	2004年	瑞士日内瓦	语法语义分析、知识表示、资源构建
第四届	2014年	爱尔兰都柏林	抽取与分类机器学习新方法、资源评估
第五届	2016年	日本大阪	语义建模深化、多语言处理、引入深度学习
第六届	2020年	法国马赛	知识表示应用、跨学科研究、提取评测

时期	里程碑事件/关键词	主要贡献	主要影响
20世纪 30年代	术语学奠基人(维斯特)	提出现代术语学原则,强调术语与概念的统一	奠定标准化术语学理论基础
20世纪 60—70年代	术语标准化(ISO,UNESCO等)	从国际组织层面推动术语规范化	为多语术语库与术语整理提供制度基础
20世纪 80年代	电子化术语数据库	计算机辅助术语储存和检索	简化了人工收词与检索流程
20世纪 90年代	计算方法初步引入(IR/MT等)	自动术语抽取方法萌芽	符号与统计策略的混合应用,引发学界关注
21世纪初	术语抽取与对齐的方法成熟(C-value,FASTR等)	C-value、FASTR等方法相继出现	双语术语对齐与术语库管理方式进一步发展
2010年	机器/深度学习时代(CRF,SVM,RNN,Transformer)	CRF、SVM、RNN、Transformer等技术应用	复杂术语识别与语义对齐精度显著提升
2019年	预训练大模型与多模态模型(XLM-R,GPT等)	XLM-R、GPT等新技术促进多语言、多模态融合	知识驱动术语管理与交互式术语学习成为前沿

时期	里程碑事件/关键词	主要贡献	主要影响
20世纪 30年代	术语学奠基人(维斯特)	提出现代术语学原则,强调术语与概念的统一	奠定标准化术语学理论基础
20世纪 60—70年代	术语标准化(ISO,UNESCO等)	从国际组织层面推动术语规范化	为多语术语库与术语整理提供制度基础
20世纪 80年代	电子化术语数据库	计算机辅助术语储存和检索	简化了人工收词与检索流程
20世纪 90年代	计算方法初步引入(IR/MT等)	自动术语抽取方法萌芽	符号与统计策略的混合应用,引发学界关注
21世纪初	术语抽取与对齐的方法成熟(C-value,FASTR等)	C-value、FASTR等方法相继出现	双语术语对齐与术语库管理方式进一步发展
2010年	机器/深度学习时代(CRF,SVM,RNN,Transformer)	CRF、SVM、RNN、Transformer等技术应用	复杂术语识别与语义对齐精度显著提升
2019年	预训练大模型与多模态模型(XLM-R,GPT等)	XLM-R、GPT等新技术促进多语言、多模态融合	知识驱动术语管理与交互式术语学习成为前沿