在传统中医翻译中传达意象思维：基于提示工程和LLM的评估框架Research#llm🔬 Research|分析: 2026年1月4日 10:07•发布: 2025年12月1日 02:27•1分で読める•ArXiv分析本文重点研究了大型语言模型（LLM）和提示工程在改进中医（TCM）文本翻译中的应用，特别是针对传达意象思维的挑战。该研究可能探讨了不同的提示如何能够产生更准确、更细致的翻译，从而捕捉到中医中常见的隐喻和象征性语言。评估框架可能评估这些翻译的质量，可能使用LLM本身或人工评估。要点•将LLM和提示工程应用于中医翻译。•解决了在中医文本中传达意象思维的挑战。•可能使用评估框架来评估翻译质量。引用 / 来源查看原文"The article's focus is on the intersection of LLMs, prompt engineering, and TCM translation, suggesting a novel approach to a complex linguistic and cultural challenge."AArXiv2025年12月1日 02:27* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Convolutional neural networks and feature extraction with Python较新FoundIR-v2: Optimizing Pre-Training Data Mixtures for Image Restoration Foundation Model相关分析Research人类AI检测2026年1月4日 05:47Research侧重于实现的深度学习书籍2026年1月4日 05:49Research个性化 Gemini2026年1月4日 05:49来源: ArXiv