5.4 术语一致性检查
术语作为译文中一类特殊的内容，不仅要求翻译得准确，而且要求符合一定的规范，并且在语篇上下文中、或者由多人共同完成的长篇译文中、或者产品介绍的不同版本中能够保持术语的译法前后一致。这一点在科技类等专业文献的翻译中尤为重要。
由于人工校对需要付出大量的人力，术语一致性检查目前是基于自然语言处理技术实现自动检查。术语一致性检查已经作为计算机辅助翻译（Computer Assistant Translation，CAT）的一个组成部分嵌入到系统中，用于控制和检查译文的质量。这方面已有较为成熟的工具软件，如：ApSIC Xbench、D.O.G Error Spy、SDL QA Checker、SDL Trados Studio等。
术语一致性检查有多种方式。一种是基于数据库的方法：通过构建较大规模、覆盖面较广的术语库，在译文中检索匹配术语并和术语库的标准译文进行比对。一般只有大型的翻译公司才建有这样的术语库。另一种为基于统计的方法，下面介绍基于统计的术语一致性检查。
基于统计的术语一致性检查包括三个步骤：原文术语自动识别、翻译术语的对齐、翻译一致性检查。第一步和第二步都是自然语言处理技术的研究内容，有很多相关文献介绍，这里不再展开赘述。术语一致性检查的原理是：在第一步和第二步后，统计出原文术语在译文的全部翻译结果，计算其概率分布，依据概率分布选择排序最前的译法，用于修订其他译法。当然排名最前的译法并不一定能替代所有其他译法，这与术语所在的上下文也有关。根据研究，大约70％左右的将频次最高的译法替代其他译法是正确的。
Itagaki et al.（2007）训练了一个分类器检查术语翻译一致性。分类器的特征用到了两个条件概率，即在原文术语s出现的条件下某个译法ti出现的条件概率p（ti|s），在某一个译法出现的条件下某个原文术语出现的概率p（s|ti）。分类器采用高斯混合模型（Gaussian mixture model）得以实现。在英日翻译样本数据上的实验结果为：准确率0.8780、召回率0.9574、F值0.9160，实验结果达到实用的水平。
术语一致性检查作为CAT工具的一部分，用于发现术语翻译问题，自动检查系统还可以为用户提供术语的候选译法。一般，最终术语翻译是否修改还要交给人去完成。