中圖分類號：H083 DOI:10. 12339/j. issn.1673-8578.2025.03.024

Current Status and Prospects of Terminology Database Research in China//ZHAO Wen， YIN Yuyan， HU Jintong

Abstract:Thisstudyemploys CiteSpacetoconductavisualanalysisofresearcharticlesandco-citedliteraturefromCNKI（ChinaationalKnowledgeInfrastructure）angingfro198to24，withanaimtoevealtecuentstatus，esearchhotspotsanddevelopt trendsofdomesticterminologydatabasestudies.ThefindingsindicatethatChineseterminologydatabaseresearchhasyettoformlargescaleclusterects，primarilyfousingonstandardationandloalizationaplicatiosinducationeicineandjoualis，and theconstructionof terminologydatabases isvolving towardsintellgent-enhanced，multimodal，andopen-sourcedsystems.

Keywords: terminology database ;visual analysis ; CiteSpace

術語庫，作為術語管理的重要工具，是結構化存儲和管理術語的系統(tǒng)[1]。術語庫不僅是語言學和術語學的研究對象與工具，更是實現信息系統(tǒng)和知識管理的核心方法。1963年，歐洲共同體委員會建設了全球首個術語庫（DICAUTOM，ETB），標志著術語庫從手工管理向計算機化和自動化的轉型。其后，一些著名的國際組織和機構先后建設了多個面向不同領域的術語庫，例如聯合國術語庫（UNTERM）、世界知識產權組織術語庫（WIPOPearl）、經濟合作與發(fā)展組織術語數據庫（OECDTerminologyDatabase）、世界衛(wèi)生組織術語系統(tǒng)（WHOTIS）、國際貨幣基金組織術語數據庫（IMFTerminologyDatabase）、歐盟術

語數據庫(EUIATE)等。

中國自20世紀80年代也陸續(xù)建設了多個面向自然科學、人文和社會科學等領域，具有代表性和廣泛應用前景的術語庫，以促進術語的規(guī)范和統(tǒng)一。例如，中國社會科學術語庫、國家標準化管理委員會術語數據庫、中國法律術語數據庫等中文術語庫，以及中國動物和植物分類學術語庫、中國特色話語對外翻譯標準化術語庫和中國思想文化術語等中英雙語術語庫，這些成果體現了術語庫已從傳統(tǒng)手工管理向智能化和標準化的轉型[2]

近年來，隨著大數據、人工智能、DeepSeek等大語言模型的發(fā)展，術語庫的研究和應用已逐漸成為語言學、信息科學和計算機技術等多個學科領域的關注焦點。現代術語庫不僅能夠存儲海量數據，還通過集成智能搜索和語義網絡技術，使術語庫成為動態(tài)、互動的平臺[3]。在新技術驅動下，術語標準化與規(guī)范管理的重要性日益凸顯，不僅為跨學科信息檢索和知識共享提供高效支撐，也推動了數據集成與語義處理方法的不斷革新。在政策和技術的推動下，術語庫建設也得到長足發(fā)展。在此背景下，對國內術語庫研究現狀進行系統(tǒng)梳理就顯得尤為必要

1 研究方法

本研究采用文獻計量分析方法，對1980一2024年中國術語庫研究文獻進行系統(tǒng)梳理，旨在揭示該領域的研究現狀、發(fā)展動態(tài)及趨勢。

1.1 研究數據

本研究將中國知網（CNKI）作為核心數據來源，數據檢索和篩選嚴格遵循科學文獻計量分析標準，確保所選文獻具有較高相關性和代表性。以CiteSpace6.3.R1為分析工具，檢索關鍵詞“術語庫”，并將文獻類型限定為期刊論文（Article），檢索時間設定為1980年1月1日至2024年9月30日，CNKI共返回531條記錄。經人工逐篇篩查，手動刪除與主題不符文獻，最終得到92篇，導出數據類型為全記錄和被引文獻，確保引文關系、研究熱點及領域發(fā)展的可視化分析得到充分呈現

1.2 研究過程

本研究利用CiteSpace軟件對文獻進行了多維度分析，包括共被引分析、聚類分析、突現分析、時間線分析等（圖1)[4]。通過“時間切片”功能，將92篇術語庫文獻按年份劃分，以分析發(fā)文量的年度變化趨勢，揭示術語庫研究在不同時間的發(fā)展動態(tài)；通過分析文獻的被引頻次和中心性指標，確定術語庫研究領域的核心文獻。

基于關鍵詞共現網絡，運用CiteSpace生成聚類標識，展示研究熱點，識別出該領域研究中的核心主題或子焦點及其聯系；通過突現功能，識別出特定時間段內出現頻率顯著上升的關鍵詞，這代表具有一定研究“濃度”的研究方向或議題；基于聚類結果，繪制關鍵詞時間線譜，展示其在不同時間段的動態(tài)遷移路徑，預測術語庫研究領域的走向。突現詞表和時間線譜的結合將術語庫研究領域的核心主題以共時和歷時相結合的形式直觀呈現，揭示該領域的發(fā)展脈絡、熱點分布和語義網絡。

2 結果與討論

2.1 總體趨勢

1989年至今，術語庫研究核心文獻共92篇，涉及173位作者、109個科研機構、55種期刊，所有文獻篇均被引數為4.98，篇均下載數為422.57，具有較高影響力和認可度。

從歷年發(fā)文量來看，該領域研究呈階段性特征，術語庫研究在1989—2024年間的發(fā)文量有顯著差異，但整體呈逐步增長趨勢（圖2）。自1989年始，發(fā)文量較為零散且增長緩慢。1989—2013年間，雖有所波動，但整體發(fā)文量也較少，僅27篇，大部分年份的發(fā)文量為0至3篇，該時期為術語庫研究探索期。此時，術語庫研究集中于基本概念的研討與初步構建[5]，重點探討術語數據庫作為自動化電子詞典的潛力，其基礎工作包括術語搜集、記錄和整理，以促進術語的標準化和科學傳播。早期術語庫聚焦單一領域或行業(yè)，如機械工程、農業(yè)、信息技術等，多強調技術和科學術語數據庫建設，尤其是術語翻譯的規(guī)范化和標準化

2016年后，國內術語庫研究進入初步發(fā)展期。2016一2021年間，發(fā)文量持續(xù)增長，在2021年達到頂峰（12篇）。此階段，術語庫研究進入應用與創(chuàng)新階段，核心主題圍繞多語言、多領域的術語庫建設，特別是與翻譯技術的結合[5]。研究者重視術語庫的技術標準化，探索如何利用術語庫來提升翻譯質量、促進知識傳播和推動學術創(chuàng)新7]。2022年和2023年發(fā)文量均有所回落。截至2024年9月，發(fā)文量有5篇。預計其后將進一步增長。

目前，術語庫研究領域的學者合作較少，整體發(fā)文量偏低。個別學者的發(fā)文量較多，但尚未形成核心學者群體。所有學者的中心性均為0，表明合作與引用關系較弱，缺乏高影響力的學術合作網絡。

盡管術語庫研究涉及眾多期刊，但其發(fā)文量和學術影響力呈顯著差異。作為該領域的核心期刊，《中國科技術語》（2006年之前刊名為《科技術語研究》）的發(fā)文量居領先地位。其次是《中國翻譯》《術語標準化與信息技術》等期刊，主要聚焦術語翻譯、術語標準化及其與信息技術的交叉融合。

術語庫研究領域的機構合作較為分散，整體發(fā)文量較低，各研究機構的合作中心性為0，表明其學術影響力有限。盡管南京大學外國語學院、南京郵電大學外國語學院和南京師范大學數學科學學院等少數同地域高校之間存在合作關系，并形成一定聯結，但整體合作網絡松散，缺乏廣泛且持續(xù)的合作。

2.2 核心文獻

經人工逐篇審閱，挑選出核心文獻5篇。吳昊深入探討了國內翻譯術語庫的構建標準、原則、術語構成及技術，揭示了術語庫在現代科技翻譯中的重要作用。文章明確了翻譯術語庫的構建原則和標準，特別是《面向翻譯的術語編纂》（GB/T18895一2002），為術語庫建設提供了具體指導。文章還詳細介紹了翻譯術語庫的術語來源，包括權威科技名詞、敘詞表、標準化術語、行業(yè)標準及雙語詞典等。最后，文章探討了術語庫的建庫技術，重點介紹了Tmxmall、Trados、火云譯客等工具的應用。

康寧、尉瑩和曲樂°探討了計算機輔助翻譯(CAT)環(huán)境下術語翻譯與術語管理的重要性，強調術語庫在提高翻譯效率和保障譯文質量中的關鍵作用。文章詳細討論了術語庫的構建過程，包括術語條目結構設計和層級劃分，介紹術語來源，闡述如何使用SDLMultiTerm等工具將術語表轉化為術語庫文件，實現術語的自動識別與應用。文章還分析了術語管理技術與工具，區(qū)分了工具的應用場景，并強調術語提取、數據庫管理、術語編輯、檢索與數據交換等功能在CAT環(huán)境下的關鍵作用。最后，文章提出術語管理應貫穿翻譯各階段，并倡導質量管理(QM)理念，建議重視術語庫的更新與維護，將術語資源轉化為長期語言資產

姚洪樸和張樹濟[介紹了中國機械工程術語數據庫的建設背景、發(fā)展歷程及其對科技與工業(yè)的重要意義。始建于20世紀80年代的機械工程術語數據庫是我國第一個大型專業(yè)術語庫。文章介紹了該術語庫的核心功能及其對國家標準術語、專業(yè)術語和專有術語的分類與管理，并討論了術語庫的記錄標準及檢索功能設計。文章還指出，術語庫建設需要大量術語準備工作，并強調多方協(xié)作與國際支持的重要性，強調其對推動國內術語規(guī)范化和獲得國際認可的關鍵作用。

黃鑫宇和董曉娜[1探討了“中國特色話語對外翻譯標準化術語庫”的數據加工標準化過程。文章首先指出，中國特色術語的獨特性與復雜性要求術語庫標準化工作考慮多種因素，包括術語的歷史背景、跨領域特征和翻譯需求的多樣性。術語庫的數據采集、分析、傳播和應用四個階段構成了完整的知識服務鏈條。通過對術語概念的分析，強調知識有序化的重要性，并提出通過規(guī)范術語概念和譯名，提升術語庫的系統(tǒng)性與專業(yè)化。其次，文章基于實證調研，分析了用戶面臨的主要問題與需求。文章為中國特色話語術語庫的標準化建設提供了理論支持與實踐參考。

周敏康和顧鴻飛[12]介紹了歐盟多語種專業(yè)術語語料庫的創(chuàng)建背景、特點和其對保證翻譯質量的重要性。該庫涵蓋24種語言和800多萬條術語，按行業(yè)分類，不僅為譯者提供了權威的術語資源，還為機器翻譯和翻譯記憶提供支持，改善了翻譯質量控制(QC)，在政府和科技領域的高端翻譯中具有優(yōu)勢。通過持續(xù)更新與擴展，該術語庫確保內容的時效性和完整性，支持譯員在翻譯準備、理解和實操過程中高效使用術語。作者進一步討論了建立以漢語為中心的雙語或多語種術語庫的必要性，提出借鑒歐盟經驗，引入先進的術語管理技術，為漢外翻譯提供權威資源平臺，提升中國翻譯質量及國際影響力。

2.3 研究熱點和知識結構

通過對關鍵詞的共現、聚類及突現分析，可深入把握該領域的共時熱點和歷時演變。使用CiteSpace共現功能，從92篇文獻中提取出194個關鍵詞，并列出排名前20的高頻關鍵詞（表1）。

關鍵詞的中介中心度是衡量其在研究網絡中重要性的關鍵指標，中心度大于0.1被視為具有較大影響力的核心節(jié)點。計算結果顯示，術語庫研究只有5個核心節(jié)點，表明國內研究主題較為分散，且議題間缺乏緊密聯系。

在此基礎上，生成關鍵詞聚類圖譜（圖3）。

基于文獻共被引關系，自動提取關鍵詞并生成聚類標簽，將具有相似主題特征的關鍵詞歸類，形成研究子領域。在聚類圖譜中，每個節(jié)點代表一個關鍵詞，節(jié)點間的連線表示共現關系，連線的粗細反映其關聯緊密度，能夠追蹤研究熱點的發(fā)展趨勢。

.3.R1(64-bitBasicOctober5，2024.5:04:33PMCSTNef #4數據庫醫(yī)學主題詞。 價值與貢獻 歐盟互動型術語庫#5價值與貢獻 “帶 路”倡議 。術語翻譯 建設 醫(yī)學術語 中 計算機輔助翻譯構漢英術語庫甘肅革命歷史文化#2術語管理 我建文大慶精檢分診 。 醫(yī)療器 政 術語提術語管理雙語術語庫 人工智能。#6預檢分診 。 中醫(yī)藥翻譯 #0翻譯 連技水 中醫(yī)英語 術語庫 京劇術語庫中藥資源翻 語吉政策 語制作工具 術語 海外傳據民靚規(guī)章 水語格成 分調工具書 有化 濟指數農業(yè)信息化 多模態(tài)中英語 術語數據庫 法律 C稅梵語法煤礦開采地質保翻譯2 #水 O術語數據庫 建筑術語庫#3 5 本體 。 O中EO 工藝語腳 0 8 設 術語庫構建 間關系UB 古格 O。 文獻調研識組織 詞 農業(yè)機械化 術語學中風病 數控機店CiteSpace 烏茲別克語 自然語言處理

聚類的模塊值Q（Modularity）為衡量聚類細分效果的重要指標，取值范圍為[0，1」，Q值低于0.3時表示聚類效果不佳，高于0.3則表明聚類效果較好，經計算，Q值為0.7965，表明聚類效果顯著。

此外，聚類的平均輪廓值S（Silhouette)用于評估聚類的同質性，S值大于0.5表明聚類具有合理性，S值越大，聚類同質性越高。經計算，S值為0.95，表明聚類結果具有較高可信度（表2）。通過對數似然比(LLR)提取核心術語，得到七大聚類標簽，揭示了不同研究方向間的內在聯系和演變趨勢。

聚類#0（翻譯)是規(guī)模最大的聚類，涵蓋44個關鍵詞，集中于術語庫在翻譯領域，尤其是在中英術語庫、翻譯記憶系統(tǒng)和術語管理方面的應用。隨著CAT技術的發(fā)展，術語庫在提高翻譯質量與效率方面的作用日益突出，已成為CAT技術中不可或缺的重要組成部分。通過保障術語一致性，術語庫在大型翻譯項目（如法律、醫(yī)療和技術類文件）

中發(fā)揮了重要作用[13]。近年來，翻譯術語庫的研究逐步擴展到中醫(yī)藥等專業(yè)領域。在“一帶一路”倡議背景下，術語庫的標準化與共享成為跨文化交流中的研究熱點[14]。因此，翻譯與術語庫的結合不僅是術語庫研究的核心主題，也反映了術語庫在翻譯實踐中的廣泛應用。關鍵詞如“翻譯”“術語庫”和“術語管理”等表明，研究聚焦于如何通過術語庫建設來優(yōu)化翻譯過程[15]，提高翻譯效率與準確性。

聚類#1（術語數據庫)在2012年達到頂點，廣泛應用于公安、法律和軍事等專業(yè)領域。該聚類重點探討了術語數據庫的結構設計與詞間關系構建等技術層面。為術語數據庫的后續(xù)設計提供重要理論和實踐參考。如關鍵詞“術語數據庫”“敘詞”和“詞間關系”所示，研究重點在于如何通過信息化手段建立高效的術語數據庫，以滿足專業(yè)領域的管理需求。此外，研究還探討了術語庫在民航等特定行業(yè)中的應用[16]

聚類#2(術語管理)作為術語庫應用的重要組成部分，近年來在科技企業(yè)、醫(yī)療及中醫(yī)藥翻譯等領域得到廣泛關注。在計算機輔助翻譯中，Trados等術語管理工具被廣泛應用，以提高翻譯效率與質量。術語管理在知識管理和企業(yè)術語標準化方面也發(fā)揮著重要作用，尤其在科技企業(yè)，術語管理能有效支持技術文檔翻譯和技術傳播[7]?！坝嬎銠C輔助翻譯”和“Trados\"等關鍵詞表明，相關研究主要聚焦如何通過CAT工具實現高效的術語管理與翻譯記憶。術語庫的應用不僅涵蓋中醫(yī)藥翻譯，還擴展至科技及其他領域，成為多領域信息管理的核心工具[17] C

聚類#3（術語)聚焦術語學的基礎理論研究，涉及術語定義、分類及本體論研究等，尤其在跨語言與跨文化術語庫的構建中，本體關系具有關鍵作用。例如，烏茲別克語和中亞語言等特殊領域的術語庫建設[17]。理論研究的進展為術語庫設計與應用奠定了基礎，術語與本體的結合側重于信息組織優(yōu)化與知識體系構建。關鍵詞“本體”和“XML”反映了語義網絡技術與術語庫的結合，以更好地支持復雜知識組織和檢索需求

聚類#4（數據庫)聚焦數據庫技術與術語庫建設的關聯，探討了在信息和軍事等領域，數據庫技術如何為術語庫的管理與共享提供基礎設施支持。術語庫的構建依賴于數據庫的高效管理，在處理大規(guī)模術語數據時，數據庫為術語庫的存儲與交換提供關鍵技術保障。研究表明，數據庫與術語庫的結合推動了術語管理的新發(fā)展，為術語的存儲與傳遞提供更加高效的標準化方式。此外，信息化技術的應用進一步促進了術語庫在軍事、醫(yī)學等領域的標準化應用。

聚類#5（價值與貢獻)聚焦術語庫在“一帶一路\"倡議等國際合作中的應用，強調其在知識傳播和文化交流中的關鍵作用。研究顯示歐盟術語庫為中國術語庫的建設提供了重要參考，促進了翻譯標準化，還為“一帶一路”等大型國際項目提供了信息共享平臺。展示了其在跨文化交流、國際合作和大規(guī)模術語管理中的實際應用價值。術語庫作為語言管理工具，已成為推動國家政策實施和企業(yè)國際化的關鍵支撐[12] C

聚類#6（預檢分診)探討了術語庫在醫(yī)療等領域的應用，特別是在提升診斷和治療效率、減少術語不一致引發(fā)的醫(yī)療事故等方面的作用。術語庫通過構建標準化術語系統(tǒng)，不僅在醫(yī)學翻譯中發(fā)揮關鍵作用，還顯著提高了醫(yī)療信息管理的準確性與效率。在急診預檢分診等醫(yī)療場景中，標準化的主訴描述能夠有效提升醫(yī)療服務的效率和準確性。此外，研究還指出術語庫在其他緊急醫(yī)療情況管理中的潛在價值。

中國術語庫研究的發(fā)展歷程表明，早期研究專注于術語庫的建設與信息化（聚類#1、聚類#4），隨后逐步拓展至翻譯(聚類#0、聚類#2）、醫(yī)療（聚類#6)等多領域應用。隨著研究主題和術語庫功能的日益豐富，術語庫在國際合作和跨文化交流中的價值逐漸突顯（聚類#5）。通過對七個聚類的分析可見，術語庫研究已從最初的翻譯輔助工具，發(fā)展為涵蓋術語管理、數據庫設計和多語種專業(yè)領域的工具，反映出研究的多樣性與跨學科融合。在“一帶一路”倡議和全球化背景下，術語庫建設為中國翻譯產業(yè)帶來技術進步，并在國際合作與跨文化交流中發(fā)揮重要作用。借鑒國內外術語庫建設經驗，中國術語庫研究在標準化、國際化和技術創(chuàng)新等方面仍具有發(fā)展?jié)摿?。未來研究應更加關注術語庫在大數據、人工智能等新技術環(huán)境下的整合與應用。

3 研究展望

突現（Burstness）用于識別文獻中某一術語或主題在短時間內引文頻次的顯著上升，反映新的研究熱點、趨勢或重要概念。時間線（Timeline）功能則幫助研究者觀察學科知識的演變進程及其結構關系在時間維度上的變化，揭示學科發(fā)展脈絡。突現詞表提供了具體的熱點信息，而時間圖譜則展示了整體發(fā)展趨勢，兩者結合有助于全面把握該領域的知識結構與前沿動態(tài)。

通過分析92篇文獻的突現關鍵詞（表3）和時間線譜（圖4），揭示了術語庫研究的發(fā)展脈絡和內在邏輯。從1997年起，突現關鍵詞“數據庫”奠定了術語庫構建的基礎，隨著信息技術的發(fā)展，研究者逐漸認識到系統(tǒng)化數據庫是實現有效術語管理的前提。1999年起，術語數據庫成為研究重點，強調術語的分類、存儲與管理[9。2003年，術語標準化成為核心議題，突顯術語在專業(yè)交流中的重要性[3]。同年，農業(yè)信息化興起，術語庫在農業(yè)領域的作用逐步凸顯。2008年，術語庫的標準化建設受到廣泛關注，聚焦術語統(tǒng)一性對翻譯質量的影響[。2013年，術語庫建設成為研究熱點，強調術語庫的實用性和可操作性[9。2015年，術語管理成為關鍵議題，關注如何有效維護與更新術語庫以適應快速變化的語言發(fā)展[17]。隨著翻譯技術的發(fā)展，2016年“翻譯”成為焦點，特別是術語庫在機輔翻譯中的應用[18]。2018 年，隨著“一帶一路”倡議的推進，術語庫在跨文化交流與術語標準化中的作用日益突顯[17]。機輔翻譯技術自2015年逐漸成為研究熱點，以推動術語庫智能化管理，提升翻譯效率與質量。2019年，術語翻譯研究顯著增加，聚焦術語在確保翻譯一致性與準確性中的關鍵作用[19]。2020 年，術語庫在法律與醫(yī)學等領域的實際應用成為研究熱點。

在全球化與人工智能技術雙重驅動下，中國術語庫研究將步人新的發(fā)展階段?；趯?2篇文獻的計量分析與突現詞演化規(guī)律，凝練出未來術語庫研究的四個發(fā)展面向：

(1)中國特色術語庫建設與研究：近年來，隨著更多有關中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化特色領域術語建設與傳播研究的開展，未來將建設更多聚焦不同垂直專業(yè)領域和非通用語種的中國特色術語庫，如中醫(yī)藥、武術、紡織等術語庫，術語庫的研究也將更加深入，其所涉及的范圍也將更為廣泛。

(2)智能增強型術語庫建設與應用研究：以深度求索（DeepSeek）為代表的大語言模型為術語工程帶來革新機遇。其多任務聯合訓練架構可突破傳統(tǒng)術語抽取的語境限制，實現術語與文本的語義關聯，提升術語提取的效率和精度，這也將催生面向新型術語庫建設及應用的研究。

(3)多模態(tài)術語圖譜構建與應用研究：隨著信息技術的發(fā)展，術語庫建設已經實現了從單一媒介到多模態(tài)的發(fā)展。基于人工智能大語言模型，通過融合文本、圖片、視頻等多源數據，可實現增強現實的術語圖譜，使抽象術語得以具象化表達，并構建術語間的邏輯關聯。面向不同學科領域的多模態(tài)術語圖譜的構建必將引發(fā)更多對其構建和應用的研究。

(4)多領域專業(yè)術語庫建設與應用研究：隨著科技、法律、醫(yī)療等專業(yè)垂直領域術語的廣泛應用，專業(yè)術語庫的建設將有助于提升專業(yè)領域的溝通效率，促進各專業(yè)領域的國際交流與合作，同時也將促進面向這些領域術語庫的相關研究。

4結語

本研究通過文獻計量與知識圖譜分析，系統(tǒng)揭示了1980—2024年中國術語庫研究的發(fā)展軌跡與知識演進規(guī)律。研究發(fā)現，國內術語庫研究歷經探索（1989—2013）初步發(fā)展（2014—2021）、應用創(chuàng)新(2022至今)階段，整體呈穩(wěn)步增長態(tài)勢。早期研究聚焦術語庫的構建及信息化實現，后期逐步擴展至翻譯、醫(yī)療等多領域應用，特別是人工智能與自然語言處理技術的引入，為術語庫在翻譯質量提升、知識傳播及學術創(chuàng)新等方面提供了新的手段和方法。未來術語庫研究將聚焦中國特色術語庫建設、智能增強型術語庫建設、多模態(tài)術語圖譜構建與應用、多領域專業(yè)術語庫建設與應用等方面。這些研究不僅回應了學術界與實踐領域的需求，也為術語庫建設與應用提供了新的視角與方法，推動中國術語庫研究從“跟蹤式發(fā)展”向“引領性創(chuàng)新”的范式發(fā)展[20]

囿于時間和數據來源，本研究尚存在一定局限。數據來源主要為CNKI數據庫的文獻，雖通過引文追溯補充了部分外文文獻，但相較于WebofScience等平臺，未能全部覆蓋相關外文文獻；所收集的文獻為1980一2024年9月的期刊論文，未能覆蓋到DeepSeek以來的最新文獻，未來可進一步拓寬數據來源，豐富研究的廣度和深度。

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