摘要：随着科学技术的不断发展，人类社会已进入了信息化时代，而人工智能技术快速提升，也深刻影响着语言服务行业的迅速发展。在此背景下，通过深刻研究计算机辅助翻译技术在人工智能时代下的改良和优化，不断提升计算机辅助翻译技术的应用的深度和广度，从而实现提供更好社会服务的效果。笔者在本文中通过明晰了计算机辅助翻译的主要功能、技术及核心功能，就人工智能背景下计算机辅助翻译技术的现状和发展趋势进行研究和探索。

关键词：人工智能;计算机辅助翻译;技术研究

对比发达国家，计算机辅助翻译技术在国内并没有发展多长时间。事实上国外从上个世纪八十年代就开始对这方面进行研究和探索，刚开始开发的时候由于制约于算法等条件，仅仅可以把一定程度上的参考和理解向翻译者使用，并不能对译文进行科学、通顺的提供。随着人工智能技术的不断发展，近些年来计算机辅助翻译技术获得极大地突破，这些技术把传统翻译工作的难度进一步降低，各种技术的作用下翻译库内容的丰富程度、容量等得到不断的提升，呈现逐替代人工翻译的强劲势头。笔者在本文中首先明晰了计算机辅助翻译的主要功能、技术及核心功能，最后就人工智能背景下计算机辅助翻译技术的现状和发展趋势进行研究和探索。

一、计算机辅助翻译

1.主要功能

我们在进行跨语言沟通的时候就需要进行相应的翻译工作，一般一些经常性使用的词组和句式就会出现。对这些重复性的内容，人工翻译还是需要浪费时间进行翻译工作。但是，在计算机辅助翻译技术的帮助下，就可以通过检索数据库，把曾经翻译过的内容很好的保存下来，对这些翻译过的内容一旦需要再次使用的时候就能够直接、迅速的给出翻译内容。事实上，对一些具有类似句式、词组等计算机也会给出相应的翻译建议和参考。

通过这些内容我们可以看出，计算机辅助翻译技术可以根据用户的相应习惯构建起独立的模型。比如CAT技术对新语法、新单词或者新内容的学习会有很好的效果，能够大大节省翻译工作的时间。不仅如此，计算机辅助翻译技术还能够借助大数据、互联网等资源有效的融合利用翻译内容和资料，对翻译人与给予帮助，运用整个互联网的资源开展翻译工作，确保翻译的准确度不断提高。

2.核心技术

翻译记忆技术是人工智能化背景下计算机辅助翻译技术的核心和关键，使用者翻译的时候使用类似软件的过程中，系统就会增加或者删改言语数据内容，实现翻译记忆流程的优化。当出现新的短语、句式等内容的时候，翻译系统还可以通过数据库的内容进行科学的掌握，直接给出最为准确的翻译结果。翻译人员只需要根据自己的需要选择是否使用即可，或者自行进行编辑使用。

3.辅助功能

就计算机辅助翻译技术来讲，术语管理是重要的辅助功能之一。一般情况下术语管理是根据翻译工作中已经出现或者重复出现的句式、词汇等数据进行保存，然后汇总建立术语数据库。这个数据库通过融合互联网，不仅可以服务于本次翻译，还能向特定的翻译人员多次使用，在实际翻译工作中进行很好的借鉴。不仅把翻译一致性的问题很好的解决，还能提升翻译的质量和效果，对此我们应该有清醒的认识和了解。

二、计算机辅助翻译技术及其发展趋势

1.不断整合计算机辅助翻译工具功能

计算机辅助翻译工具从刚开始的编辑功能、模糊匹配等，向自动检查拼写、文本自动输入等转变，同时对批量的翻译质量给与保障，功能在不断的整合和丰富。目前常用的工具有CAT、SDL Trados、Across、XTM等，这些工具自身就具有术语管理、写作，整理内容等环节和功能，体现了各个环节内翻译技术和流程的整合。

2.具有越来越高的可视化功能

利用标签技术，计算机辅助翻译工具可以隐藏文档的格式，由于具有越复杂的格式，其具有越差的预览效果，甚至过于复杂的格式其出现无法预览的情况，对翻译人员的工作速度和判断能力造成影响，科学的运用可视化（ What You See Is What You Get，简称WYSIWYG）翻译技术，可以实现更好的效果。比如在一些诸如Alchemy Catalyst、DL Passolo等翻译软件、工具之中，翻译人员对文本自身具有较高的关注程度，在进行翻译的时候还可以直观的看到本地化的功能效果和相关界面。今后，在翻译流程之中技术供应商会把可视化翻译技术整合到其中，从翻译过程到整个项目的可视化，让翻译人员的工作更加便利，实现翻译环节的整合和优化。今后智能化背景下的翻译软件必然会把可视化技术作为发展重点之一，其未来具有广阔的应用场景。

3.云翻译技术前景广阔

随着人工智能时代的来临，翻译信息化程度在不断加快，在其中可以科学迅速的应用云计算技术，会对翻译行业有深刻的影响。现代语言服务行业之中加入与计算技术，出现了云翻译技术。以云计算为基础，可以迅速的定制搭建及其翻译系统，实现跨设备、跨系统的互联网服务情况。事实上，云计算技术已经在目前国内一些机械翻译项目之中有所应用，比如Microsoft Bing、Microsoft Translator Hub、Google Translate Toolkit、SDL BeGlobal、Lionbridge GeoFluent、Xcelerator KantanMT、EU LetsMT等。以云计算为基础的云计算互联网技术，集成了相应的翻译管理平台，科学的整合了云计算接口（ API） 、“私有云”、云语言服务产业链等，实现翻译效率的不断提升，同时还对成本不断降低。很好的结合智能机器翻译和云计算技术，可以对语言学知识和语义信息进行深度构建，把机器翻译的质量大幅度提升，这也是今后翻译技术发展的关键所在。

三、结束语

进入新世纪后，随着科学技术的不断发展，我们已经全面进入到信息化时代，人工智能技术水平在不断提升，在这样的背景下计算机辅助翻译技术由于很多新技术的加入，获得更高效率的同时，翻译质量不断提升。今后，随着科学技术的不断发展，尤其是智能化技术的应用，会深刻改变这一行业，实现更好的效果。

参考文献

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[2]王华树，李智.人工智能时代的翻译技术研究：内涵、分类与趋势[J].外国语言与文化，2020，4（01）：86-95.

[3]王华树，李智.人工智能时代笔译员翻译技术应用调查——现状、发现与建议[J].外语电化教学，2019（06）：67-72.

本论文是江苏大学第19批大学生科研立项课题资助项目（课题号19A211）“老年人智能輔助阅读系统开发与设计”的部分研究成果。

作者简介

耿啸秋，1998年10月生，男，汉族，江苏镇江人，大学本科在读，主要研究方向：人工智能。;