Page 172 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径
Accurate English Translation Teaching and Implementation Path Based on Big Data

字资源丰富的国家，这是发展翻译专业面临的挑战。
当前语言种类繁多，专业外语人才数量有限，翻译交流需求难以满足。深入
了解各国语言，了解各国隐藏在语言背后的风俗习惯、历史传统、社会心理、文

化思想、国家关系等，实现各国深层次交流，同时利用计算机辅助翻译提高翻译
效率是翻译专业发展的目标之一。
人工智能在语用层面的自然语义处理方面还处于起步阶段。人工智能技术与
语言服务相结合是信息技术高速发展的产物，在此背景下，翻译专业学科定位、

发展目标、专业设置、课程规划、区域人才培养等实施层面需要适应人工智能赋
能时代。然而，机器并不具备丰富的“背景知识”和广博的“世界知识”，在人
机互动中，“歧义”现象尤为突出。如何识别和消解这类歧义成为人工智能技术

处理自然语言的关键，因此翻译专业还需要完善语言知识库的建设，为精准进行
语言理解提供理论和实践指导，为语义理解任务提供宝贵的知识资源。
（三）人工智能背景下翻译专业课程体系构建策略
1. 调整翻译人才培养定位
当前，高校翻译专业人才方案与培养目标多数表述为：熟练掌握笔译、口译

技能，能胜任翻译工作的综合应用人才。学生未能明确翻译者基本的职业素养概
念，学习目标不清晰。在人工智能时代，翻译人才需要具备双语互译的基本技能，
还需要具备人文素养，在专业化、效率高的机器翻译面前，能有效地运用翻译辅

助技术，快速高效地完成翻译工作。高校也应该以此新理念更新人才培养模式，
重塑翻译人才培养定位。高校翻译专业人才培养应充分整合学校内部资源，利用
多重翻译平台，分类分层，建立“三位一体”培养目标，这将成为翻译人才培养
的总体要求与趋势。“三位一体”式是指学生的跨文化交际能力、思辨能力、传
输文化的能力，可通过计算机操作翻译、人工翻译、协作翻译完成，这种培养模

式是高校深化翻译专业教育教学改革的全新探索，是促进不同文化感知和符号系
统相互交流的重要途径。
2. 构建“人工智能 + 翻译”的实践课程

为了有效保证人工智能时代翻译行业对人才的需求，高校可以开设计算机辅
助笔译 / 口译课程、AI 笔译 / 口译编辑应用课程、语料库建设实践课程等实操课
程群。
首先，翻译专业学生应熟悉 AI 翻译的概念，全面认知辅助翻译的种类，并

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