精彩回顾 | 翻译与搜索技术工作坊圆满收官！

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翻译与搜索技术工作坊精彩盘点，学习进度已完成~

春水碧于天，画船听雨眠。

自3月25日起六期活动开展以来，ChatGPT时代机翻译译后编辑工作坊见证了众多学员的进步与成长！崔启亮，韩林涛，周兴华，王华树四位老师带领大家详细了解ChatGPT时代下的的翻译专业前景，让人工智能技术赋能语言服务工作者。不仅有理论加持，更有实战应用操作。心思澄澈，安定有力，摒除诱惑，才可成就大事业。

现在，就跟着小编一起回顾下本期工作坊的精彩内容吧~

课程回顾

1.机器翻译译后编辑的行业实践

崔启亮

  ●  行业翻译模式创新

  ●  机器翻译质量评估

  ●  译文质量优化策略

  ●  译后编辑发展趋势

数字化时代，我们必须跨领域学习。强调翻译技术是数字时代的基本功。崔老师从“行业翻译模式创新”“机器翻译质量评估”“译文质量优化策略”“译后编辑发展趋势”四个方面来分享。

接下来，崔老师就“翻译模式”这一话题，为大家介绍了1991年以来翻译技术的模式转变和发展，又结合Transit，NMT，ChatGPT等软件进行详细的解说。

单指ChatGPT来说，崔老师通过分析厦门精艺达公司韦忠华与ChatGPT的对话，强调行业翻译模式创新的方面。翻译技术面向行业更为专业。接着，为我们展示百度文心一言的翻译技术的基本操作方法，例如如何精准对话，提高准确度等。

此外，根据软件质量，厂商实力，用户特性来对机器翻译系统的深度质量特性评估。我们要注意到中国人工智能产业发展联盟2018年发布的“机器翻译服务系统评估规范”来进行评估。就机器翻译系统的译文质量评估来说，老师就比较了人工评估和自动评估的优缺点。通过机器翻译的场景，要选择制定系统的人工标准来进行评价。

其次，崔老师还重点说明译文风格的水平高低，要分析译文质量的题材类型和写作风格等。要多交流，提高译文的质量。团队的专业译者要具有对应的专业素质，根据专业译文流程严格修改校对等。

最后，就译文编辑发展趋势和译文的细节修改，崔老师给出一些建议，要重视译后编辑的质量，提高译后编辑者的核心竞争力，加强专业领域的技术。

机器翻译基础与GPT后编辑应用

韩林涛

  ●  机器翻译技术概论

  ●  ChatGPT调用技巧·

  ●  ChatGPT作文批改

开篇，韩老师先分享了chatgpt的基础，具体分析语言模型的算法，把语言文字变成数学概率，根据词频快速生成模型数据，通过统计数字表达更好的语意。

根据神经机器翻译原理，把每一个数据点当作一个神经元，构造出神经网络。韩老师在具体计算中，提出参数越大，难度越大，准确度越高。通过这种方法训练神经网络，就会得到神经语言模型。

通过图像识别，用0和1两个数字来表示英文单词这个想法来延伸中文更多的语言含义。接着，又引入二元的xy向量来表示语意的词向量，将编码器-解码器模型用于机器翻译。另外，通过训练和注意力机制，并行运算神经模型。韩老师又通过谷歌之前发表的一篇论文来引出分享Transformer模型转换器的过程。它通过大量数据计算得出最为精确的结论。

最后，就如何使用和发展GPT和ChatGPT的关系上，韩老师给出以下建议：在使用ChatGPT上，要对提问问题进行翻译优化才能chat翻译回答更为润色，内容丰富。

机器翻译译后编辑工具实战

周兴华

  ●  译后编辑基本原则

  ●  译后编辑工具应用

  ●  ChatGPT资源整合

  ●  ChatGPT实战案例

首先，周老师从译后编辑的概念、分类、译后编辑与审校的关系等基础知识方面简单介绍了译后编辑，提纲挈领地讲到了译后编辑应遵循的原则，后续的译后编辑流程都应围绕这些原则展开。接下来周老师分享了众多译后编辑工具，涵盖了网页版，桌面版等各个门类。从这些应用工具出发，周老师谈到了译后编辑的一般流程，从准备机器翻译引擎——准备原文和术语——机器翻译测试——检查原始译文——提供反馈——优化引擎设置——到正式启动译后编辑工作。

另外，周老师还演示了包括Trados、memoQ，Phrase TMS在内的多款译后编辑工具的操作细节，干货满满，很值得大家课后复习操练。除了实操，周老师还为大家总结了译后编辑的具体操作要点和应用工具总结。最后回归到ChatGPT，周老师介绍了如何在chrome应用商店安装ChatGPT插件协助译后编辑工作。演示了利用ChatGPT进行信息检索，翻译应用流程。

机器翻译译后编辑教学与研究

王华树

  ●  国内国外翻译技术研究概况

  ●  全球机器翻译技术行业报告

  ●  机器翻译译后编辑研究方法

  ●  机器翻译译后编辑论文选题

首先王老师通过一个小故事引发大家思考人最初赋予技术的意义，接下来王老师介绍了机器翻译技术的发展历程、发展态势、面临的挑战和发展方向。总的来看，语言服务企业和与需求方均看好机器翻译的前景。第二部分王老师谈到了AIGC产品宏观分析从内部环境，外部环境角度分为优势、劣势、机会、机遇四个层面分析了AIGC产品的基本情况。王老师提到，大语言模型对行业生态有深刻的影响，值得我们进一步关注。

接下来王老师谈到了机器翻译技术教学问题，翻译技术教学不可脱离现实需求行业生态。目前翻译技术教学实施的特点有教学信息化、内容多元化、讲解案例化、实施反转化。从整体来看，机器翻译译后编辑知识机器翻译教学中很小的一个部分，但译后编辑理念是非常重要，代表了一种先进的理念，对相关教学有重大影响。随后王老师将话题转到目前大家广泛讨论的ChatGPT上，演示了在研究和教学中如何调用ChatGPT。最后王老师分享了翻译研究的宝贵经验，谈到了如何利用跨学科思维进行研究选题与设计。

以上就是本期所有内容啦~撒花~

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编辑：秦怡

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