Page 185 - 跨文化背景下英语翻译理论研究与实践探索

第七章 计算机辅助翻译技术

取”的数据集合。拥有“真实性”“低价值密度”“多样性”“高速性”及“海
量性”的特征及特点。而大数据技术是结合大数据基本特征及特点，对其进行“分
析”“管理”“存储”“获取”的技术类型，可以在有限时间类分析海量数据所

隐含的基本内涵及特征，挖掘数据信息内部的商业价值与数据价值，使互联网数
据在特定平台中得到有效的“归纳”“处理”及“分析”。具体包括“感知技术”“存
储技术”“处理技术”及“云计算技术”等技术类型。在大数据技术的应用过程
中，现代企业可以利用大数据技术获取用户的行为特征、消费需求及心理动态，

使市场营销更具针对性。而在政府领域，大数据技术能够帮助相关政府部门通过
样本挖掘、信息分析等方式，探究不同政策及方针的社会影响力，提升政策实施
的有效性。而在翻译领域大数据技术可以结合特定语境及词汇的数据特征、应用
情况，优化并提升计算机辅助翻译的质量，使计算机辅助翻译的准确性得到切实

的提升。
计算机辅助翻译主要指通过计算机硬件、软件设备将语言文字进行处理、转
变的过程。在实际的应用过程中，翻译者需要将原始语言完整地输入到计算机软
件中，并获得目标语种。然而由于人类语言拥有较为复杂的特征及特点，致使计

算机翻译依旧存在翻译错误、不准确等问题，需要利用现代信息技术对其进行优
化与升级。而在辅助翻译的过程中，计算机辅助翻译模式具体包括“机器翻译”“翻
译记忆”及“人工校对”等内容。可以根据特定语料库所提供的文本资源，帮助
翻译者更好地开展翻译活动。譬如，SDL 辅助翻译软件拥有术语库和句料库两大

数据记忆库。可以在人工智能或神经网络的支持下筛选出优质的、合适的语料文
本。使数据库与翻译文本得到更好的匹配及融合。通常来讲，翻译者需要在翻译
前期设定相应的筛选条件，并根据匹配反馈机制进行句式搜索。假如翻译者所检
索出来的词汇、短语、句子与源语内容相符，则辅助翻译软件便会将检索结果完

整地反馈给翻译者，如果检索内容与源语内容存在明显的差异，便会需要翻译者
对检索结果进行校验与检查，以此确保计算机辅助翻译的结果符合翻译语境或源
语内容。然而在计算机辅助翻译的过程中，却存在诸多的问题，严重影响到计算
机翻译的质量与效率。

（一）大数据下计算机辅助翻译所存在的问题
译文僵硬。在辅助翻译的过程中， 中国部分翻译软件都会将源语文本根据
相应的句子类型，划分为不同的单元模块，并对其进行语言转换或处理。所以翻

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