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计算机辅助翻译技术对翻译生态系统中的破坏性
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摘要：1 引言 就Clayton Christensen 等对于破坏性创新的明确定义可知，翻译生态系统中逐渐衍生了破坏性创新，特别是低阶破坏性技术，在一定程度上阻碍了翻译行业的健康生存与发展。具体来
1 引言
就Clayton Christensen 等对于破坏性创新的明确定义可知，翻译生态系统中逐渐衍生了破坏性创新，特别是低阶破坏性技术，在一定程度上阻碍了翻译行业的健康生存与发展。具体来讲，破坏性创新主要包含业余翻译者、计算机辅助翻译技术、机器翻译技术、译后编辑生产模式等技术与生产模式。这些技术与生产模式处于初级阶段时，主要表征为低阶性破坏，其中破坏性技术创新的产生是由于翻译生产效率要求提高，单位价格下降，面向只能够带来最低利润的客户提供服务，使得翻译生态系统遭受了巨大冲击[1]。
2 翻译与破坏性创新的关系
破坏性创新即基于科学技术创新改变既有产品或者服务，独具价格低的特性，面向特殊目标消费群体，破坏了市场预期，改变了消费方式。近年来，翻译服务行业衍生了大量新型技术与生产模式，即计算机辅助翻译技术、机器翻译技术等，符合破坏性创新定义，这些创新在很大程度上影响了翻译生态系统。而正确认知评判翻译技术的破坏性创新，并充分考察其影响，不仅与翻译教育规划与社会密切关联，还直接影响着翻译从业人员的职业生涯规划与发展。目前，我国语言服务/翻译行业对于破坏性创新的重视依旧有待加强。有研究表明破坏性创新技术特性即技术缺乏较强专有性，技术机会较多，此体制性特征导致颠覆机会更大，颠覆程度也更大。而当前既有翻译教育机构对于破坏性创新缺乏充分认识，极易引发经营难题[2]。
3 计算机辅助翻译生态系统设计
3.1 系统总结构
就翻译服务而言，设计计算机辅助翻译生态系统，可支持在线B/S 工作模式，可防止不同翻译人员回收库的时候发生冗余现象，可减少反复劳动。系统基于自动翻译结果，通过机器翻译解码器中间结果、记忆库、词典等相关信息，进行机器自动翻译结果优化与完善，同时为人工编辑修改结果提供多元化交互模式，如此便可实现机器翻译与人工翻译的有机结合，优化用户体验，同时还可保障翻译效率与整体质量。系统总结构[3]具体如图1所示。
图1 系统总结构
输入输出功能模块向系统翻译模块传输原文，然后基于翻译模块输出结果；语料库模块以数据库形式为载体存在，通过语篇级、语句级、语块级，实现相平衡的双语平行语料库，库中数据与翻译模块之间彼此实现数据衔接；翻译模块基于输入输出模块接受原文，在翻译处理过程中，结合式分割所需翻译的汉语语句、语块，同时基于最大逆向匹配法与语料库模块相匹配，其中句式主要通过诱导词实现匹配，以提供最为适配的译文语句[4]。
计算机辅助翻译生态系统具体翻译流程，即通过机器翻译面向源语言文档，自动化翻译并生成中间结果数据；通过机器翻译解码中间结果，与记忆库、词典等信息共同作用，生成辅助翻译信息；人工基于辅助翻译信息，以辅助翻译调整方式，修正自动翻译结果，从而生成目标语言文档。
3.2 翻译策略设计
就计算机辅助翻译生态系统设计而言，翻译策略面向翻译用户实际需要，通过系统人机界面，以翻译语料库为载体输出翻译结果，帮助用户完成翻译任务。翻译策略结构[5]具体如图2所示。
在计算机辅助翻译系统设计时，翻译策略语料库可支持大量双语原文语句辅助性平衡对齐，支持各种文件格式转换与字数统计分析，具备功能健全的语料对齐设备；具有搜索功能，可在翻译记忆库中面向词句查询并提供翻译建议；具备句段筛选功能，可就原文与译文筛选所需句段；支持翻译管理功能，便于翻译人员实现多文件同时管理，管理人员可通过管理端分配文件，查看翻译进程，导出翻译结果。
图2 翻译策略结构
4 翻译生态性的破坏性创新分析
4.1 业余翻译者增多
语言教学的快速稳定发展，导致双语与多语翻译者持续增加。在我国越来越的学生可以接受高等教育，并由此获得了高层次外语技能训练，逐步发展成了双语使用者，其中大量非语言专业学生在毕业后也会选择从事专业翻译工作。就整体形势而言，缺少统一严格的准入标准，很多没有经过翻译专业训练的学生毕业后进入翻译行业，使得我国翻译服务行业整体水平明显降低，且在一定程度上造成了翻译服务价格下降。就高素质翻译人员紧缺的现象，高校专门设置了本科与研究生层次的翻译专业，但是所培养的毕业生就业择业时，受劳动强度与薪酬标准等要素影响，极少选择语言服务行业，这样一来，不仅导致社会严重缺乏高水平、高素质翻译人才，还引发了翻译硕士等高等教育专业毕业生很少投入翻译服务行业的怪象，从而直接影响了高校翻译教育的稳定长远发展[6]。
文章来源：《计算机产品与流通》 网址: http://www.jsjcpylt.cn/qikandaodu/2021/0514/1395.html