2021年人工智能与翻译暑期工作坊开幕式合照

开幕式之后，李德凤教授带来了此次工作坊的第一讲——“人工智能与翻译研究写作”。李德凤教授首先表示人工智能正深刻地影响着翻译实践研究的各个方面，并针对人工智能这一名词给出了自己的定义。随后他指出，翻译认知与神经科学是探讨人工智能与翻译研究的最佳领域。就如何将研究想法转化为研究计划的问题，李德凤教授强调了实证研究和问题驱动的重要性。

随后，戴光荣教授讲授课程“人工智能视阈下语料库翻译学：挑战与机遇”。他引用了多位国内外权威研究者的观点，深入浅出地介绍了语料库翻译学发展历程、语料库翻译学研究话题、语料库翻译学发展面临的挑战以及人工智能时代下语料库翻译学的机遇。戴光荣教授认为人工智能赋能翻译研究有利于语料库数据的深度挖掘，发挥技术进步对语料库翻译学研究的促进作用。语料库研究也为翻译学界提供一个交流平台，将中国与世界更好地联系在一起。

最后，上海大学外国语学院教授、上海大学应用翻译研究中心主任、《上海翻译》主编傅敬民教授给大家讲授课程“谈谈翻译技术研究的选题”。他从选题焦虑谈起，指出翻译研究必须要有翻译技术意识，分析了技术发展对翻译及翻译研究带来的福祉与机遇，强调翻译技术研究不能只局限于技术本身的研究，更应该注重翻译技术对于推动翻译实践、翻译批评、翻译理论、翻译教学等方面的功能与效度的研究。傅敬民教授认为，翻译技术研究的选题应该契合翻译研究学科发展需求，在翻译研究的框架体系下建构系统的话语体系。学员们都深受启发。

7月5日下午，云山青年学者苏雯超博士为学员带来了“翻译技术与眼动追踪”的课程。她采取图文并茂、实例结合、问答互动的方式，细致地说明了眼动追踪的三个理论基础以及三个主要的研究问题——认知负荷或认知努力、翻译困难以及资源的分配和整合，重点阐述了眼动追踪技术在翻译研究上的两大应用方向，即机器翻译和译后编辑。苏雯超老师认为，眼动追踪技术是一个很好的研究方法，该方法与翻译及翻译技术研究的结合有利于减少译者认知负荷，最终提高翻译效率。

传神语联网网络科技股份有限公司总裁、中国翻译协会副会长何恩培为学员带来“人工智能时代语言服务行业技术发展及启发”的课程。他从新技术赋能语言服务行业的创新实践出发，介绍了语言服务企业的颠覆性变化和未来发展方向，并探讨新技术赋能翻译教学与人才培养的未来趋势。他强调翻译行业需要平台打破信息孤岛，实现优化协同，同时推动翻译流程智能化，翻译成果IP化、价值化。何恩培老师还生动地通过传神企业的创新实例，如“孪生译员”在云译客中的个人场景演示等，启发大家把握语言服务行业技术的发展趋势，用语言更好地讲好中国故事。

7月6日上午，腾讯AI Lab高级研究员黄国平博士为学员讲授“机器翻译与交互翻译的原理、工程与应用”的课程。他借助形式多样的图表，系统地介绍了机器翻译的发展历史、技术原理、训练过程、关键工程等问题，以及交互翻译的核心技术，比如翻译输入法、实时补全与提示、动态机器翻译等，让学员对现今机器翻译的前沿技术有了初步了解。黄博士认为，机器翻译技术在不断发展的同时也面临挑战，有许多技术还需要深入探索。机器翻译和人工翻译在未来会结合得更加紧密，两者的边界将进一步模糊。

7月6日下午，高级翻译学院副研究员任亚峰博士作了题为“人工智能与翻译技术”的讲座。他从人工智能的定义和发展历程入手，结合实例层层介绍了人工智能的五大主要研究领域，即深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人和数据挖掘，接着阐释了人工智能在翻译领域中的应用。其中，任亚峰博士从五个方面重点介绍了情感分析技术，突出了其对提升翻译效率的重要作用。

随后，高级翻译学院邹兵博士带来 “翻译数据挖掘与应用”的课程。他聚焦如何综合运用检索引擎、自然语言处理工具等各类计算机软件技术，构建翻译数据挖掘组合工具包，挖掘翻译实践与翻译研究的相关数据，如语言层数据、信息层数据等，揭示翻译实践与翻译研究过程中规律性出现的特征和问题，分析如何采用相关软件技术和理论工具解决这些问题。他采用讲授与实操相结合的方式，循序渐进地解释翻译数据等概念，为学员们演示了如何进行单语、双语以及知识数据的挖掘，强调了问题导向和实践积累在数据挖掘中的重要作用，引导学员在翻译学习、翻译实践和翻译研究中灵活运用数据挖掘技能。

7月7日上午，《外语教学》、《西安外国语大学学报》执行主编、西安外国语大学学报编辑部主任王和平教授讲授课程“人工智能视阈下翻译教育的发展趋势”。他结合国家战略需求指出，这是翻译最富机遇和最具挑战的时代，也是翻译最好的时代。他强调，面对新趋势、新机遇，翻译教育者要培养跨学科思维，积极转变教育理念，重视译者能力的培养，在翻译领域传播好中国声音，助力国家在国际传播能力方面的建设。

随后，戴光荣教授带来了 “人工智能视阈下语料库翻译探讨：研究与应用”的课程。他重点讲解了语料库翻译研究的基本特征，介绍了语料库翻译学的基本内容，从“理论研究”、“描写研究”与“应用研究”等多方面分析了语料库翻译学研究范式的优势。戴教授还从如何处理、提取、分析文本特征等方面进行实操演练，为学员演示语料库的使用过程。他认为，人工智能驱动下的语料库翻译研究能够揭示现实翻译行为的规律性，为翻译学科发展提供科学依据。

7月7日下午，北京外国语大学高级翻译学院副教授王华树博士介绍了“机器翻译与译前译后编辑”的相关知识。他对翻译技术的基本知识作了系统的梳理，包括翻译技术的概念、作用、能力层次、知识结构、发展趋势等，说明了技术在翻译中的重要性。随后，他详细地解说了机器翻译译前编辑和译后编辑的基本知识体系，结合自身丰富的实践与教学经验，与大家探讨机器翻译译后编辑的原则、策略和最佳实践，并重点讲解了机器翻译译后编辑的典型案例和工具应用。

7月8日上午，华为翻译中心高级工程师谢凝老师讲授 “机器翻译质量与人机融合”的课程。首先，谢老师系统讲解了机器翻译的主要发展阶段，不同机器翻译类型的对比和原理，机器翻译的评测方法、数据需求等。他指出，只有对机器翻译的基本简介有了全面的了解后，才能更好地应用机器翻译。接着，他通过人工测评与自动测评的对比，具体介绍了如何有效、客观地评价机器翻译质量。最后，他阐述了机器翻译时代人机融合的工作模式和译者所需的技能集。

结合自身丰富的从业经验和公司产品实例，四川译讯信息科技有限公司创始人兼董事长马帅老师讲授了 “现代语言人工智能技术与翻译实践”的课程。他从多方面为学员梳理语言服务行业及翻译技术的发展概况。马老师还强调，学习技术对于职业翻译人员的综合能力提高十分重要。他在线上进行了云译通的实操和MTPE功能的展示，让学员们对机器翻译相关技术和实用工具的使用，以及一体化自动翻译的解决方案有了更加清晰深入的了解。完成操作后，他展望了未来语言技术翻译的4.0时代，即自动翻译时代。

7月8日下午，德国美因茨大学、InterpretBank创始人Claudio Fantinuoli博士为学员带来题为“口译中的数字技术：现状与展望”的讲座。他首先简要梳理了口译技术发展的四个阶段，强调人工智能在口译技术化过程中所起的关键作用。随后，进一步讲解了人工智能技术在口译实践中的应用。结合实操演练，他对InterpretBank, Interpreters help, Sketch Engine, Antconc等有利于口译实践的技术工具作了详细介绍，包括各自的特点和使用方法。最后还与学员们探讨了口译中有关自动语言识别的工具和学术研究。

7月9日上午，高级翻译学院吕晨博士为大家分享新的技术知识，阐述新的研究导向，讲授了“Python与翻译实践和研究”的课程，着重讲解了Python、语料库处理以及相关翻译实践研究，具体包括Python基本数据结构和语法、Python与语料库处理的基础性代码及其组合运用、语料库数据处理的个案实例、语料库数据处理的常用技巧、Python的语料库拓展应用、人工智能机器翻译发展趋势、算法简介与分析。

7月9日下午，语言工程与计算实验室副教授冯文贺博士为本次工作坊带来了“语篇分析与机器翻译中的译学参与”的课程。冯博士主要介绍了自己近年来在语篇分析与机器翻译方面的思考与工作，指出译者不能只利用人工智能，而是要建设人工智能，为更多人服务。他根据篇章分析理论，探讨了机器翻译中的篇章问题，并为学员们揭示目前技术方案无法解决机器翻译中篇章问题的原因。随后，他提出了相关的机器翻译技术框架与评估方案，着重阐释了译学工作者在整个方案中的作用，鼓励更多人将译学工作与科学精神相结合。

结业仪式上，高级翻译学院李和民书记进行闭幕致辞。他总结道，工作坊的举办启发了学员们的技术思维，拓展了学员们的学术视野，让大家更深入地了解到人工智能与翻译研究实践相结合的各种可能性，更清晰地看到该领域在未来发展的广阔前景。高级翻译学院将继续为翻译领域复合型人才的培养贡献广外力量，推动翻译研究和语言服务行业更好地拥抱技术，顺应国家发展的战略需求。最后，优秀学员代表向妤婷的发言为本次工作坊画上了一个完美的句点。学员们纷纷对课程质量予以肯定，也对本次工作坊的主办方、授课专家老师和助教们表达了诚挚的感谢。

【广外翻译技术教育与研究中心撰稿】

出处：

广东外语外贸大学高级翻译学院微信公众号