中文译文是怎么来的？
你在 EasyTrail 上看到的中文试验内容由机器翻译产生。这一页把流程、校验方式和它的局限 全部写清楚，方便你自己判断能不能信。
目前有多少试验有中文
已提供中文译文的试验
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没到 100% 是因为我们在逐批翻译。搜索结果里没译的试验会显示英文原文， 不会给你一段机器译文冒充已确认内容。
翻译流程
- 专用模型，不是通用翻译器。 我们用 ClinicalTrials.gov 真实语料训练了一个专做临床试验中译英的模型， 并在提示里写死规则：剂量、时间、分组名称、数值必须原样复制，不得四舍五入。
- 医学长句拆短。 把英文长难句拆成通顺中文短句，降低阅读门槛，但 and / or 等逻辑关系必须完整保留 —— 少一个「或」可能就改变入组条件。
- 每批发布前跑同一份考卷。 固定抽取 730 条中英对照样本做回归检查，指标不达标这批就不发。
考卷实测结果
100%
译文格式合规率
0
空回复 / 翻译失败
78.8%
数字与原文完全一致
86.5%
逻辑连接(and/or)保留率
四项都是 730 条抽样实测值，不是全量统计。
⚠️ 数字一致率 78.8% 意味着每 5 条里约有 1 条存在数字差异。
抽样复核发现，其中相当一部分是「单位换算」（源文 280000 译成「28万」）这类 合理的中文表达，真正的数值错误比例低于这个数字，但我们没有把它做到零。
凡是涉及剂量、次数、时间窗、年龄的数字，请点开英文原文对照。
我们不做的事
为了让你能自己判断，这里也把模型不如通用大模型的地方写出来：
- 遇到医学缩写、生僻术语或非典型表述时，垂直模型可能译得不如通用大模型灵活。
- 它只在临床试验这一个领域训练过，遇到跑题内容会强行按试验文本翻译。
- 我们没有对入排标准（eligibility criteria）这类高风险字段做逐条人工校对 —— 这是我们目前明确没有覆盖的空白。
你可以做的事
反馈时请尽量带上 NCT 编号和具体哪一句，我们会回到英文原文核对并在下次发布时修正。 翻译模型与全部评测代码已开源，欢迎自行复核。