本书洞察人工智能时代语言服务行业的技术变革和技术热点，聚焦翻译技术的创新和发展，荟萃翻译技术研究学者的*新智慧和成果。全书分为三大部分，第一部分探究翻译技术本体研究，内容涵盖语言区块链技术、机器翻译译前编辑、译后编辑、人机交互翻译模型、计算机辅助翻译、术语与语料库构建、字幕翻译评测、技术写作本客体等；第二部分探讨翻译技术教学，关注AI技术赋能下翻译技术教学的变革与创新，内容涵盖教学模式、实验室建设、教学环境、教学内容、教学资源、教材建设等诸多方面。第三部分凸显翻译技术实践创新，研究如何利用现代翻译技术解决多模态翻译活动中技术相关的问题，如编程技术在复杂笔译活动中的应用、语音识别和术语技术在口译活动中的综合应用以及网站与应用程序本地化技术的*佳实践等。本书兼具学术性、前沿性和创新性，宏观与微观相结合，理论与实践相统一，旨在拓展当前翻译研究视野，促进翻译学科的系统化理论构建，推动当前翻译实践和翻译教育的协同创新。本书可为外语、翻译学科和其他相关学科的师生、研究学者以及翻译与本地化从业者提供有益参考。

适读人群 ：外语、翻译学科和其他相关学科的师生、研究学者以及翻译与本地化从业者等。

本书兼具学术性、前沿性和创新性，宏观与微观相结合，理论与实践相统一，旨在拓展当前翻译研究视野，促进翻译学科的系统化理论构建，推动当前翻译实践和翻译教育的协同创新。

在移动互联网、大数据、云计算、深度学习等技术的驱动下，人工智能呈现跨界融合、人机协同、群智开放的新特征。人工智能与翻译的深度结合对语言和文化产生了深远的影响，给传统翻译模式带来了巨大的挑战。作为人工智能时代技术发展的一个缩影，翻译技术如雨后春笋，遍地生根。云翻译、众包翻译、机器翻译、译后编辑、翻译记忆、语料库、智能语音转写等技术在翻译活动中发挥着日益重要的作用。翻译技术将翻译劳动力从大规模的、重复
性的翻译工作中解放出来，让译者得以从事更富有创造性的翻译活动。神经网络机器翻译发展迅猛，正在向专利、医学、新闻、财经等越来越多的垂直领域渗透。机器学习和深度学习、语言区块链、翻译数据挖掘、多语机器翻译、模糊翻译记忆、质量自动评估、人机交互等技术的广泛应用，为语言服务注入了强劲的生态势能，促进了产业优化和结构升级。
新技术带来行业变革的同时也改变了国际文化交流和传播的深度和广度，多语言翻译的需求体量迅速激增。翻译团队需要在全球范围内紧密合作，承接海量的翻译任务。与之同时增长的是大众对翻译速度和质量的要求：生产周期短、标准化程度高、质量多元化。相比传统的个人或小作坊式的翻译模式，机器翻译译后编辑（MTPE）模式成为当前和未来专业翻译团队的主流工作模式。AI 赋能的翻译技术可提升翻译数据的利用效率，提高译文的规范性和一致性，降低错误率，避免译者低效的重复性劳动。翻译技术、翻译数据、翻译管理、语言资产、人力资源等日益趋向云端化，云管理正在成为越来越多的翻译公司项目的实施方式。
语言服务行业正在经历一场深刻的技术变革，翻译新技术和新模式推动着高校翻译教育的变革, 市场要求加快培养聚集懂翻译、懂技术的高端人才。翻译专业人才不仅需要扎实的语言能力和翻译能力，还需要具备熟练的计算机操作、信息检索以及计算机辅助翻译工具应用等技术能力，翻译技术能力已然成为现代职业译者的重要能力。得益于人工智能技术的创新和突破，翻译技术的适用性和助能性进一步增强。而“机器翻译将会替代译者”这样的“替代论”或“威胁论”甚嚣尘上，越来越多的声音担忧机器翻译将会不断挤压翻译及英语专业的生存空间，引发了学界的热论，因而很有必要对翻译技术进行深入反思和研究。
本书是教育界和产业界在人工智能时代翻译技术研究领域的*新成果总结，适用于口笔译从业人员、语言服务企业管理者、高校翻译专业师生以及翻译研究人员。全书共收集26 篇论文，分为技术研究、技术教学和技术实践3 个部分。技术研究涵盖翻译区块链技术、口译技术、机器翻译、协同翻译、译前编辑、技术写作、语料库和术语库建设；技术教学部分着重讨论翻译技术课程建设和教学模式创新研究；技术实践部分涉及语音识别技术、VBA 编程、翻译协作、术语管理、云翻译平台、网站本地化、软件本地化、本地化桌面排版、以及字幕翻译工具评测等。
人工智能已经成为经济发展的新引擎, 为语言服务发展带来了新机遇。人工智能与翻译的深度融合和深化发展有助于促进翻译生态中的供需关系、市场机制、资源配置、人才培养和教育创新等多方面的动态平衡。在技术驱动下，翻译的职业化、专业化、流程化、自动化、智能化、云端化等现代特征日趋显著，技术已经成为翻译从业者必须面对的命运共同体。翻译技术的发展推动了翻译实践和翻译理论在智能化浪潮中的重大变革。翻译技术的研究体现了人工智能时代翻译的独特价值和数字人文精神，是对翻译社会和翻译世界的建构。翻译研究只有与翻译技术紧密结合，互补互鉴，融合发展，才能促进未来翻译学科的全面发展。希望本书的出版能够引发翻译界同仁关于翻译技术的理性思考，也能为翻译学科建设、翻译理论创新以及语言服务行业生态健康发展贡献力量。


王华树
广东外语外贸大学
高级翻译学院
翻译技术教育与研究中心
2019 年12 月24 日

主编：王华树：博士，广东外语外贸大学高级翻译学院副教授，翻译学研究中心研究员。研究方向：计算机辅助口笔译、本地化技术、术语管理、翻译项目管理。电子邮箱：wanghuashu@gdufs.edu.cn。 副主编：胡富茂，男，洛阳理工学院外国语学院副教授，上海外国语大学英语语言文学专业博士，战略支援部队信息工程大学洛阳校区外国语言文学博士后。研究方向：计算语言学、语料库翻译学。 齐东伟，郑州今尚电子科技有限公司总经理，河南华译教育创始人，河南翻译技术联盟发起人，河南高校外语实验建设研讨会发起人，知识产权出版社语言服务事业部河南、陕西分部主任，LSCAT河南分部主任，新乡学院外国语学院校外导师、教学指导委员。

技术研究篇
人工智能时代翻译技术的协同创新发展——“翻译技术高层论坛”综述// 齐东伟 王梦媛 3
人工智能时代的口译技术研究// 王华树 杨承淑 12
机器翻译技术研究：演变与展望// 陆晓蕾 黄玲毅 29
面向专利机器翻译的汉英语块库构建研究// 胡富茂 琚磊 何静茹 46
基于人机结合翻译模型的团队翻译技术策略研究// 王萌 崔启亮 55
人机合作翻译模式下“译前编辑”策略研究// 魏子杭 沈伊超 赵雪 66
神经网络机器翻译产品和应用场景初探// 李光华 78
机器翻译技术对文学翻译的作用研究// 王 浩 91
校本特色平行语料库建设与检索平台应用研究// 王 鑫 107
统计学汉英动态术语库的建构与应用探析// 陶李春 王心媛 121
技术写作的名与实// 李双燕 140
技术教学篇
人工智能驱动的翻译教育变革// 陆晓明 163
新文科理念下翻译教学中工作坊模式与翻译技术的融合研究// 闫 欣 171
翻译本科“计算机辅助翻译”课程建设问题与建议——以河南师范大学为例// 温 彬 182
新时代计算机辅助翻译实验室建设研究// 郑忠耀 193
新时代国内翻译技术教材研究// 李 莹 205
技术实践篇
语音识别技术在计算机辅助口译中的
应用现状与模式研究// 许炳梁 毕凌成 217
VBA 编程在翻译中的应用// 李海亭 230
技术驱动的翻译协作方法及其评价——以计算机辅助翻译工具memoQ 为例// 周兴华 汪家玲 243
本地化流程中的术语管理——memoQ 术语管理系统在游戏本地化项目中的应用// 朱小二 杨绍龙 257
口译员术语管理软件及应用——以InterpretBank 为例// 赵毅慧 刘宇来 李昱欣 280
WordPress 网站本地化技术实践// 陈涅奥 292
Chrome 扩展程序本地化实践——以ImprovedTube 为例// 叶梦轩 307
字幕翻译工具评测研究// 陈 鑫 322
翻译项目中的译前DTP 排版// 司雨 王勇 338
在线翻译服务平台商业模式探析// 陈杲 朱亚琳 349
互联网+ 时代专利翻译平台的建设研究——以I 译+ 为例// 张成智 360
新技术时代：区块链将重构语言服务行业// 彭志红 372