可比语料库建设是语料库翻译学研究的重要基础。然而在语料库翻译学中,建库者往往只对可比性做粗略的约束,这使得部分可比语料库中的语料存在噪声,导致研究结论可信度降低。为解决可比语料库“不可比”的问题,本文以论文摘要这一语料库翻译学中常见的研究对象为语料,从前期、后期两个阶段,语料选取和可比性评估两个层面,以及质性和量化两种标准,实现语料库的精准化建设。在前期的语料选取环节中,本文基于中国计算机学会推荐科技期刊目录下的论文分级标准,从语言内和语言外两个维度入手,按照翻译过程、语言质量、时间跨度、语料规模和题材与体裁五个质性标准,选取备用的语料数据。在后期的可比性评估层面,本文运用跨学科的视角,引入自然语言处理中广为使用的TF-IDF和Doc2Vec两种算法对语料文本进行语义相似性评估。基于两种算法输出的结果,利用余弦距离度量得到不同语料间可比性的量化指标,并用二分查找法在按可比性排序的语料中定位合适的筛选阈值,以此在备用语料数据中选取可比值在阈值以上的文本作为进入语料库的语料。在该语料库的建设过程中,本文既提炼总结了现有的可比标准,又引入了新的方法,最终实现可比语料库的精准化建设。该过程丰富了可比语料库的建库方法,增强了后续基于该可比语料库进行的翻译研究的可信度。同时,语料库建设过程中获取的语料可通过转化为计算机辅助翻译工具中的记忆库和术语库等途径,在翻译实践中有效地提升翻译效率与准确性。