语料库翻译学
基于语料库的翻译教学研究
基于语料库的翻译教学研究
随着全球化的加速以及中外交往的不断增强，中文翻译已成为最为重
要的跨文化交流方式之一。
然而，在中文翻译教学中，传统的课堂教学方
法难以满足日益增长的翻译需求。
随着互联网和计算机技术的飞速发展，
语料库翻译成为一种新的翻译教学方式，为学生提供了更为实用和高效的
翻译实践经验。
语料库翻译是指利用大规模的平行语料库来进行翻译学习，通过分析
语料库中的句子构造、单词搭配、语法结构等，让学生了解不同语言之间
的差异和奥秘，从而提高其翻译技能。
与传统的翻译方法相比，语料库翻
译具有以下几个优点：
1.实用性强。
语料库翻译能够迅速提供学生所需的大量平行语料库，
使学生能够更好地了解翻译的实际应用情况，提高其翻译水平和适应能力。
2.掌握语言的特点和规律。
通过对语料库的分析，学生可以更好地掌
握词语的搭配和使用规则，从而更准确地把握翻译的精度和流畅度。
3.提高效率。
语料库翻译可以快速地进行批量翻译，并且能够自动检
测翻译的准确性和合理性，同时还能提供更详细的反馈和纠错建议，以帮
助学生快速修正错误。
由此可见，语料库翻译教学不仅可以提高学生的实际翻译技能，还可
以更好地帮助学生了解语言的规律和特点，从而更好地应对复杂多变的翻
译任务。
因此，未来中文翻译教学应该更多地融合语料库翻译的方法和技术，以更好地培养具有实际应用能力和创新潜力的翻译人才。
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译机器翻译是指利用计算机和相关技术将一种自然语言的文本转换成另一种自然语言的文本的过程。
基于语料库的机器翻译是指利用大型的语料库和相关的机器学习技术来进行翻译。
随着机器学习和人工智能技术的发展，基于语料库的机器翻译在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。
在基于语料库的机器翻译中，首先需要构建一个大规模的双语语料库，该语料库包含了大量的双语对照的句子或段落。
这些双语对照的数据可以来自于已有的翻译文本，也可以通过人工翻译或自动对齐的方式得到。
构建好的语料库需要经过预处理和对齐等步骤，以便后续的机器学习算法能够有效地利用这些数据。
一旦构建好了双语语料库，接下来就可以利用机器学习算法来训练翻译模型。
常用的机器学习算法包括神经网络、统计模型和深度学习模型等。
这些模型可以通过学习双语对照的语料库来自动学习翻译规则和模式，从而实现从一种语言到另一种语言的自动翻译。
在训练好翻译模型之后，就可以利用该模型来进行实际的翻译。
输入待翻译的文本，翻译模型会自动将其转换成目标语言的文本。
基于语料库的机器翻译通常能够实现较高的翻译准确性和流畅度，尤其是在常见的语言对之间，如英语和法语、中文和日语等。
对于一些语言之间的翻译，由于语言之间的差异性和复杂性，机器翻译仍然存在一定的挑战。
未来，随着机器学习和人工智能技术的不断进步，基于语料库的机器翻译有望在翻译质量和效率上取得更大的突破。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的机器翻译也将得到更广泛的应用。
基于语料库的机器翻译将继续成为自然语言处理领域的重要研究方向，为全球语言交流和沟通做出更大的贡献。
浅谈语料库应用于高校翻译教学的优势
浅谈语料库应用于高校翻译教学的优势
语料库是指一定数量的语言材料集合，这些材料可以是书面材料、口语材料、电子文
献等，语料库可以为翻译学生的学习和研究提供可靠的语言数据。
1. 语料库可以提高翻译质量
语言是变化的，过去的翻译作品可能已经不能适应今天的语言要求。
通过语料库，学
生可以获得大量的实际语料，了解当今语言的发展趋势和变化，可以更好地掌握专业术语，提高翻译质量。
通过语料库，翻译学生可以快速找到相应的语料，不需要耗费大量时间在文献检索上，提高了翻译速度。
3. 语料库可以培养学生自主学习的能力
语料库需要学生自己去探索和发现，这可以锻炼学生的自主学习能力，促进学生的知
识建构和能力提升。
4. 语料库可以加强文化交流和跨文化理解
语料库不仅包含了语言材料，还包含了文化材料，通过学习语料库中的文化材料，学
生可以更好地理解不同文化之间的差异和共同点，加强文化交流和跨文化理解。
总之，语料库对于高校翻译教学的优势是显而易见的，语料库在翻译教学中的应用也
将会越来越广泛。
语料库ppt课件
• 从研究路径上看，基于语料库的译学研究表现为 自上而下和自下而上方法相结合的特征，而语料 库驱动的译学研究主要采用自下而上的方法。
三：什么是语料库翻译学
• 语料库翻译学是指采用语料库方法，在观 察大量翻译事实或翻译现象并进行相关数 据统计的基础上，系统分析翻译本质和翻 译过程的研究。
四：语料库翻译学的发展
• 语料库翻译学的发展相当迅速。许多翻译 语料库、平行语料库和可比语料库先后建 成并投入使用，如：
• 翻译英语语料库（Translation English Corpus）
• 2)提取研究所需的语料和数据，进行数据统计和 分析;（自下而上）
• 3)描写数据所反映的总体特征和趋势，归纳出关 于某一翻译事实或翻译现象的结论;（自下而上）
• 4)解释有关翻译事实的成因。（自下而上）
• 语料库驱动的译学研究所采取的步骤与基于语料 库的译学大体相同，不过没有后者的第一个研究 步骤。
studied both quantitatively and qualitatively
二：语料库的分类
• Specialized corpus • General corpus • Comparable corpus • Parallel corpora • learner corpus • Pedagogical corpus • Historical/diachronic corpus • Monitor corpus
4)定量研究方法的应用
• 定量研究方法是指提取关于研究对象的数据，并 对数据进行检验和分析，以测定关于研究对象特 征的数值或求出因素间量的变化规律，以获取有 意义的结论。
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译随着全球化的不断发展，人们之间的交流与沟通变得越来越密切，语言翻译的需求也日益增加。
传统的人工翻译存在一些局限性，比如耗时耗力、成本高昂、容易出现翻译误差等。
为了克服这些问题，机器翻译技术应运而生，成为了现代翻译领域的热门研究方向之一。
基于语料库的机器翻译就是一种使用大规模语言数据进行自动翻译的技术。
它的核心思想是通过机器学习和自然语言处理技术，利用大规模的双语语料库进行模型训练，来实现自动化翻译。
在这种模式下，机器翻译系统可以利用已有的语料库来辅助翻译，从而提高翻译质量和效率。
在基于语料库的机器翻译中，语言语料库是其核心。
语言语料库是指一种按照一定的规则和要求对语言材料进行整理、存储和检索的一种资源。
语料库中包含了大量的双语对照句子和文本，这些数据是机器学习翻译模型进行训练和学习的基础。
通过分析和学习这些语言数据，机器翻译系统可以逐渐提高翻译准确度和流畅度，同时还能够不断积累新的词汇和表达方式，从而不断完善翻译质量。
在基于语料库的机器翻译中，翻译模型是至关重要的。
翻译模型主要包括统计机器翻译（SMT）和神经网络机器翻译（NMT）两种类型。
统计机器翻译是一种传统的机器翻译方法，它主要依靠大规模语料库中的统计信息来进行翻译。
而神经网络机器翻译则是一种基于深度学习的先进翻译技术，它通过构建端到端的神经网络模型来实现翻译。
基于语料库的机器翻译还涉及到双语对齐、句子对齐、短语对齐等一系列预处理工作。
这些工作主要是为了将双语语料库中的句子或短语进行对应匹配，从而为翻译模型的训练提供基础。
通过这些预处理工作，机器翻译系统可以更好地理解和学习双语之间的对应关系，从而提高翻译的质量和准确度。
基于语料库的机器翻译技术在实际应用中已经取得了一定的成就。
在跨语言信息检索、机器翻译、语音识别等领域，基于语料库的机器翻译技术已经成为了不可或缺的一部分。
随着深度学习等技术的不断发展，基于语料库的机器翻译技术也在不断提升翻译的质量和效率，逐渐接近甚至超越人工翻译的水平。
基于语料库的汉语翻译语体特征多维分析
基于语料库的汉语翻译语体特征多维分析一、概述随着全球化的深入发展，语言翻译在跨文化交流中扮演着越来越重要的角色。
汉语作为世界上使用人数最多的语言之一，其翻译质量和准确性对于促进国际交流与合作具有重大意义。
翻译不仅仅是从一种语言到另一种语言的文字转换，更是一种语体特征的传递和再现。
对汉语翻译语体特征的研究，尤其是基于语料库的多维分析，对于提高翻译质量和推动翻译学的发展具有重要意义。
语料库语言学作为语言学研究的一个重要分支，以大规模真实文本为基础，运用计算机技术进行语言数据的收集、存储、处理和分析。
通过语料库，研究者可以获取大量真实的语言数据，进而对语言的各个方面进行深入分析。
在翻译研究中，语料库方法能够帮助我们揭示不同语体在翻译过程中的变化与保留，从而更好地理解翻译的本质和规律。
1. 语料库语言学与翻译研究的结合背景在语言学和翻译研究的交叉领域，语料库语言学的兴起为翻译研究提供了新的视角和方法。
语料库，作为包含真实语言使用情况的大规模文本数据库，为研究者提供了丰富的实证数据，使得对语言规律和语言现象的探索变得更为精确和深入。
自20世纪90年代以来，随着计算机和互联网的普及，语料库语言学在国内得到了迅速发展，其应用领域也逐步扩展到翻译研究。
翻译作为一种跨语言、跨文化的交际行为，其过程涉及源语和目标语之间的转换，以及文化信息的传递。
在翻译研究中，语料库语言学的应用不仅有助于揭示翻译过程中的规律和特点，还能为翻译实践提供科学依据和方法论支持。
通过语料库的分析，研究者可以更加深入地理解翻译过程中的语言转换机制，以及译者在处理源语和目标语之间的语言和文化差异时所采用的策略。
在此背景下，基于语料库的汉语翻译语体特征多维分析成为了翻译研究的重要方向。
该研究旨在通过语料库的方法，对汉语翻译文本的语体特征进行多维度的分析和描述，以揭示翻译文本在语言结构、词汇选择、句式运用等方面的特点。
这种分析方法不仅有助于深化对翻译文本的认识和理解，还能为翻译教学和翻译实践提供有益的参考和借鉴。
第3课 语料库与翻译研究
「我们无从得知因果之间的关系，只能得知某些事物总是会连结在
一起，而这些事物在过去的经验里又是从不曾分开过的。我们并不 能看透连结这些事物背后的理性为何，我们只能观察到这些事物的 本身，并且发现这些事物总是透过一种经常的连结而被我们在想象 中归类。」(Hume, 1740)
Rationalism vs Empiricism :
display search result as graphs quickly see distribution across text categories retrieve collocations based on words, lemmas, or part-of-speech tags
来自搜索引擎检索的结果
来自 BYU 语料库检索的结果
来自 BYU 语料库检索的结果
来自 BYU 语料库检索的结果
来自 Sketch Engine（BNC语料库）检索的结果
来自 Sketch Engine（BNC语料库）检索的结果
本章主要内容
1.语料库思想产生的背景 2.语料库的发展历史、概念方法及问题思考 3.语料库的类型及用途 4.语料库检索工具
Svartvik
Brown Corpus
• 始建于 1960 年代初，W.N.Francis 和 H.Kucera 发起 • 美国 Brown 大学建立，主要代表当代美国英语， 规模100万词次
• 世界上第一个根据系统性原则采集样本的标准语
料库
LOB Corpus
• 始建于1970年代初，由英国 Lancaster 大学著名语言学家 Geoffrey Leech 倡议 • 挪威 Oslo 大学 Stig Johansson 主持完成，规模与 Brown 语料库相当 • 主要代表当代英国英语 • 安装在挪威Bergen大学挪威人文科学计算中心
基于语料库翻译研究和译者教育
基于语料库翻译研究和译者教育一、本文概述本文旨在探讨基于语料库翻译研究在翻译实践中的应用及其对译者教育的影响。
语料库翻译研究是一种基于大规模真实语料库的翻译研究方法，通过对语料库中的翻译实例进行统计分析，揭示翻译规律，提高翻译质量。
本文将首先介绍语料库翻译研究的基本原理和方法，然后分析其在译者教育中的实际应用，最后探讨如何结合语料库翻译研究和译者教育，培养出更具实践能力和创新精神的翻译人才。
通过本文的研究，我们期望能为翻译研究和译者教育实践提供新的思路和方向。
二、语料库翻译研究概述语料库翻译研究是近年来翻译研究领域中一个迅速发展的分支，它借助语料库语言学的方法和技术，对翻译文本进行大规模的定量和定性分析。
语料库翻译研究不仅为翻译理论提供了实证支持，还为翻译实践和译者教育提供了全新的视角和工具。
语料库翻译研究的核心在于利用大规模、结构化的双语或多语语料库，通过对翻译对等语料、翻译共性、翻译错误等各方面的统计分析，揭示翻译的内在规律和特征。
这种研究方法克服了传统翻译研究中主观性、印象式的问题，使得翻译研究更加科学、客观和精准。
在语料库翻译研究中，研究者可以观察到不同语言在翻译过程中的对应关系，分析译者在处理源语言和目标语言时所采用的策略和技巧。
同时，语料库翻译研究还能揭示翻译中普遍存在的错误类型，为翻译质量的提高提供指导。
语料库翻译研究还关注翻译文本的语言特征、文体风格等方面的问题。
通过对翻译文本的语言特征进行统计分析，研究者可以深入了解翻译文本的语言运用情况，为翻译实践提供有益的参考。
语料库翻译研究为翻译研究和译者教育提供了新的思路和方法。
它不仅提高了翻译研究的科学性和客观性，还为翻译实践和译者教育提供了有力的支持。
随着语料库技术的不断发展和完善，语料库翻译研究将在未来发挥更加重要的作用。
三、语料库翻译研究与译者教育的关系语料库翻译研究与译者教育之间存在着密不可分的关系。
语料库翻译研究为译者教育提供了丰富的实践资源和理论支持，而译者教育则通过培养具有语料库意识的翻译人才，推动语料库翻译研究的深入发展。
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译基于语料库的机器翻译是一种使用大量双语对照语料库训练的机器翻译方法。
语料库通常包含源语言文本和目标语言文本，并且这些文本是相互对应的。
通过对这些双语对照语料进行分析和学习，机器翻译系统能够学习到源语言和目标语言之间的对应关系，并据此来进行翻译。
在基于语料库的机器翻译中，通常使用的训练方法是统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）。
该方法基于概率模型，通过统计分析双语对照语料中的词汇、短语和句子的出现频率，从而推断出源语言和目标语言之间的翻译规则。
具体而言，基于语料库的机器翻译分为以下几个步骤：1. 预处理：首先对语料进行预处理，包括分词、词性标注、词义消歧等操作，以便为后续的统计分析提供准确的数据。
2. 对齐：接下来，需要对双语对照的语料进行对齐，即确定源语言和目标语言之间的对应关系。
这可以通过使用对齐算法，如IBM模型、HMM模型等来实现。
4. 解码翻译：在训练模型之后，可以使用得到的模型来进行解码翻译。
解码的目标是根据源语言输入，找到最可能的目标语言输出。
解码过程涉及到搜索空间的剪枝和约束，以提高翻译的速度和质量。
1. 丰富的资源：基于语料库的机器翻译可以利用大量的双语对照语料库进行训练，这些语料库可以是互联网上的平行语料、专业领域的术语库等。
这样可以提高翻译系统的覆盖范围和翻译质量。
2. 自动化：基于语料库的机器翻译可以自动学习翻译规则，而不需要手动编写规则。
这大大减少了人工的参与和工作量。
基于语料库的机器翻译也存在一些挑战和问题：1. 数据稀疏性：由于大规模的双语对照语料库很难获取，特别是在一些语种和领域中。
对于一些低资源语言和领域，基于语料库的机器翻译可能会受到数据稀疏性的限制。
2. 词义消歧：基于语料库的机器翻译往往只考虑局部的翻译规则，而缺乏对上下文和语义的全局理解。
对于涉及到多义词和歧义的翻译，机器翻译系统可能会产生错误的翻译结果。
基于语料库的文学翻译研究
基于语料库的文学翻译研究包括对章节文本、口语对话以及新闻文本等翻译文本的无监督自动翻译。
在文学翻译研究中，研究人员利用机器学习、深度学习和语言模型等技术，分析语料库中的文本，以获取有意义的翻译结果。
首先，研究人员建立语料库，以收集到的样本文本作为输入，并对输入的文本进行分析，以提取语料库中的结构特征、句子结构和文本语义等信息。
然后，利用机器学习算法或深度学习方法来分析它们，以自动生成翻译文本。
最后，收集语料库中的翻译文本来训练翻译模型，并使用翻译模型来生成翻译文本。
Research on literary translation based on corpus includes unsupervised machine translation of literary texts such as chapter texts, oral dialogues, and news texts. In literary translation research, researchers use machine learning, deep learning, and language models to analyze texts in the corpus and extract meaningful translation results. First, the researchers build a corpus to collect sample texts as inputs and analyze the input texts to extract structural features, sentence structures, and textual semantics information from the corpus. And then the machine learning algorithms or deep learning techniques are used to analyze them and automatically generate translation texts. Finally, the translation texts collected from the corpus areused to train the translation model and the translation model to generate translation texts.。
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语料库翻译学
一引言
二语料库/语料库翻译学
三语料库翻译学的研究内容
四Content
译学研究语料库的种类
一、引言
Example：
Start or begin？在口语中哪个更常用？
在BNC等语料库中查到，在口语中，start更常用。
一、引言
◆在口头表达、写作或翻译中如何确定某些用法是地道的？
◆学习者一般要有多大词汇量才能读懂英文报纸？
◆哪些是商务英语中最常用的单词和短语？
◆某种考试中，哪些单词、词组等语言现象出现频率偏高？
◆如何通过量化统计来分析文学作品的写作风格？
语料库的方法基于真实的语言使用情况。
一、引言
语料库具有以下特征：
➢语料库建设有系统的语言学理论为指导，开发有明确又具体的目的。
➢语料是按照明确的语言学原则采用随机抽样的方法得到的语言运用的自然语料，不是随意的语言材料的堆积，更不是由某人杜撰的。
语料库的容量和语料采用方法保证了语料具有代表性，也由此保证语料库的语言研究科学性、客观性。
一、引言
➢语料库以先进的计算机技术为技术手段，语料通过电子文本形式存储并且是通过计算机处理的，具有资源优势和处理速度优势。
➢基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统计为手段，以数据驱动为基本理念。
➢语料库既是一种研究方法，又代表着一种新的研究思维。
二、语料库
通俗意义：语言材料库
严格意义：语料库是指按照一定的语言学原则，运用随机抽样方法，收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片断而建成的具有一定容量的大型电子文本库。
以语料库为基础，真实的双语语料或翻译语料为研究对象，数据统计和理论分析为研究方法，依据语言学、文学和文化理论及翻译理论，系统分析翻译本质、翻译过程和翻译现象等内容的研究。
语料库翻译学
语料库
语料库建设有特定研究目的和具体用途，在语料抽样范围和文类覆盖方面力求平衡，在收集语料时需要考虑到每一文类、体裁、语域、主题类型等的抽样比例。
大型电子文档目标在于搜集任何可获得的语言材料或所限定的语种文类语料，其语言材料之间关系松散。
大型电子文档
三、语料库翻译学的研究内容（1）译学研究语料库建设的研究
译学研究语料库是语料库翻译学研究的重要基础，其
建设包括语料库的设计、语料的选择和输入、语料的
加工整理等流程。
（2）翻译语言特征研究
翻译语言特征研究包括翻译共性研究和具体语言对翻译文本语言特征研究。
翻译共性研究对于理解翻译本质，揭示语言转换规律具有十分重要的理论价值。
三、语料库翻译学的研究内容
（3）译者风格研究
探讨译者在词语、句式结构和标点符号的应用，以及语篇结构的布局等方面的偏好，以及译者特有的语言使用习惯，并从语言、认知和社会文化等角度对译者风格的成因予以阐释。
对于翻译本质和译者主体性的研究具有重要理论意义。
三、语料库翻译学的研究内容
（4）翻译规范研究
指某一社会价值观或观念对译者翻译活动的影响，是译者在特定历史条件下所作出的规律性和习惯性选择。
翻译是社会性活动，译者在翻译过程中必然会受到所处的社会文化规范和语言规范的制约。
三、语料库翻译学的研究内容
（5）翻译实践研究
基于语料库的翻译实践研究是指探讨如何利用语料库的技术优势，分析并解决翻译实践中所遇到的困难或与翻译实践密切相关的问题，以提高译者的翻译能力和译作的翻译质量。
三、语料库翻译学的研究内容
（6）翻译教学研究
语料库在翻译教学或译员培训方面具有广阔的应用前景。
语料库可以直接应用于翻译课堂教学之中，帮助学生通过丰富的翻译实例的观察分析和数据统计等方法，掌握语言转换规律，还可应用于翻译评估和翻译教材的编写之中。
三、语料库翻译学的研究内容
（7）口译研究
口译研究涉及传统口译研究的内容，如口译策略和方法、口译过程中不同语言词汇间的对应关系以及语言转换规律等，还包括语料库口译研究特有的研究课题，如口译中的翻译共性、具体语言对口译语言特征和口译规范等。
三、语料库翻译学的研究内容
四、译学研究语料库的种类
（1）平行语料库
双语平行语料库语料平行对应的方向语料所涉及语种的数量是指收录某一源语语言文
本及其对应的目的语文本
的语料库，不同语言的文
本之间构成不同层次的平行对应关系。
多语平行语料库单向平行语料库双向平行语料库
多向平行语料库
四、译学研究语料库的种类（2）可比语料库单语可以语料库是指收录语料具有可比性，
即其设计和结构安排能保
双语可以语料库证对语料进行不同层面比
较的语料库。
多语可以语料库
四、译学研究语料库的种类
（3）翻译语料库是指专门收录译自一种或多种语言的翻译文本，一般不收录某一语言的原创文本，但其结构和设计往往参照已建成的收录该语言原创文本的语料库，以期与这些语料库之间形成一种类比或参照的关系。
四、译学研究语料库的种类
（4）口译语料库
指收录根据口译视频或音
频材料转写而成的文字材料的语料库，其建库目的旨在研究口译策略、口译语言特征、口译规范及口译过程等。
口译平行语料库口译可比语料库。