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跨文化背景下英语翻译理论研究与实践探索
Theoretical Research and Practical Exploration of English Translation in the Cross-cultural Context

译者需要根据“计算机软件划分的句子”进行比对和翻译，致使原文的语言顺序
和目的语的语言规则相背离，严重影响句子的连贯性和通畅性。此外，计算机辅
助翻译的内容为僵硬、刻板，难以呈现源语文本的文化特征及特性。譬如在语境

识别和词汇选择上，通常难以结合具体的语境，筛选出合适的词汇，导致源语文
本的语义和语境发生冲突和矛盾。长此以往，不仅弱化计算机辅助翻译的效率，
还会加大翻译者的工作负担。
适应性低。辅助翻译拥有较高的翻译效率，可以利用语料库与记忆库中的

数据资源，筛选出合适的文本资源或内容。然而当前的计算机辅助软件只能应用
在句型不变的语言翻译环境中，而在内容程度高、复杂性强的翻译环境中，却难
以发挥出较高的效率性和机动性。譬如在技术文件、说明书及法律文件等文件的
翻译中，辅助翻译软件难以翻译出合适的语言文本。而在文学文本翻译上，计算

机辅助翻译只能将源语文本的字面意义翻译出来，至于角色腔调、潜台词、暗
喻、隐喻等内容，却无法彻底地、全面地呈现出来。譬如在莎士比亚的“Woman,
your name is trouble”通常被翻译为“女人，你的名字叫麻烦”。
召回率低。通常来讲，在辅助翻译的过程中，翻译者需要检索翻译软件的记

忆库并筛选出较为合适、准确的翻译文本。然而在检索的过程中，翻译者必须通
过完全匹配与模糊匹配的方式对语料资源进行召回与筛选。其中完全匹配的数据
召回率较高，但模糊匹配只能召回与源语文本相似或相近的文本，召回率相对较
低。此外由于源语文本有时属于特殊的文件、材料，导致计算机辅助翻译在模糊

匹配时，难以发挥出最大的效用和功能。而如果句型变化程度较高、较复杂的话，
还会致使模糊匹配的召回率相低于 15%。
（二）大数据背景下计算机辅助翻译模式的创新与发展策略
利用大数据技术优化数据记忆库。针对译文僵硬的问题，中国相关学者及专

家提出优化人工智能技术，通过人工智能技术提高计算机辅助翻译的精准性与实
效性。然而在实际的开发与应用中，人工智能技术必须结合特定的语料库和资料
库对源语文本进行分析与处理。如果语料库或记忆库在广度和深度上存在问题，
将极大地影响到人工智能技术在计算机辅助翻译模式中的应用。所以，我们可以

利用大数据技术实现语料库与记忆库的共享化发展，使不同翻译软件的数据库融
合起来，并利用大数据技术挖掘互联网中语料资源。从而使计算机辅助软件能够
在人工智能技术的支持下明确或分析特定的语言环境；利用大数据技术，挖掘出

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