本发明涉及语言识别技术领域，具体涉及一种多语言翻译的术语识别方法，包括以下步骤：利用自然语言处理技术对输入的文本进行预处理，所述预处理包括分词、词性标注、句法分析；利用预训练的机器学习模型对预处理后的文本进行特征提取；结合自然语言处理和机器学习模型，对文本中的术语进行识别和分类；将识别出的术语与预先构建的多语言术语库进行匹配，得到对应的翻译；基于文化背景适应模块，根据目标语言的文化习俗和特点，调整术语翻译的语境和风格，确保翻译内容符合目标语言社区的文化背景和接受度。本发明，通过结合自然语言处理和预训练的机器学习模型，在术语识别和特征提取方面实现了更高的准确性。