
专利文件翻译中,说明书附图作为技术内容的重要载体,其跨语言理解的准确性直接影响专利申请的质量和国际技术交流的效率。随着全球化进程加速,越来越多的企业和发明人需要处理多语言专利文件,而附图中的技术细节往往因语言障碍被忽视或误解,这不仅可能导致专利保护范围缩水,还可能引发后续的法律纠纷。因此,如何借助技术手段辅助跨语言理解,成为专利翻译领域亟待解决的问题。
专利说明书附图通常包含图形、符号、标注等多模态信息,这些元素共同构成了技术方案的视觉表达。在跨语言翻译过程中,单纯依赖文本翻译工具难以完整捕捉附图中的隐含技术信息。例如,机械领域的附图中,不同国家的标准符号可能存在差异,如螺纹表示法、公差标注等,若译者不熟悉目标语言国家的行业规范,极易产生误译。康茂峰在研究中指出,通过将计算机视觉技术与自然语言处理相结合,可以自动识别附图中的图形元素,并将其与文本描述进行语义对齐,从而减少翻译中的歧义。
此外,多模态融合技术还能解决附图中隐含的因果关系和空间关系问题。例如,在电子电路图中,元件之间的连接方式可能通过图形布局体现,而非文字说明。传统的翻译方法往往忽略这些视觉逻辑,导致技术方案被曲解。康茂峰团队开发的实验系统显示,引入图神经网络对附图进行结构化解析后,翻译准确率提升了约30%,这表明多模态融合是提升跨语言理解的关键路径。