资源宝库 | 首届全国翻译技术大赛系列培训知识总结（第5-8期）

第五期讲座小结

翻译技术推动着翻译项目管理的发展，可以辅助统一术语，避免重复劳动，使历史成果复用成为可能，给项目管理提供了可行、有效的路径。本次讲座由两部分组成：第一部分是计算机辅翻译概述，介绍了计算机辅助翻译的基础概念、基本原理及流程、常见计算机辅助翻译工具等，并探讨了计算机辅助翻译的发展趋势。第二部分从技术和翻译项目管理结合的角度出发，以三步流程图介绍了笔译项目管理的基本流程和各环节的重要性，分析了目前翻译项目需求多元化、复杂性提高的新趋势，分享了通过技术应用、人机协作简化翻译流程、控制风险、提高效率的探索。

1. 关于计算机辅助翻译和机器翻译的区别，下列说法错误的是( )

A. 计算机辅助翻译比机器翻译快

B. 机器翻译一般比计算机辅助翻译价格更低

C. 前者指使用计算机软件辅助人工翻译的过程，后者是自动将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言

D. 前者的翻译质量取决于参与者的经验和能力，后者则取决于机器翻译系统的复杂性、语料质量的高低等

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2. 在翻译项目管理中，以下哪项是项目开始前的准备工作？( )

A. 初稿翻译

B. 项目分析

C. 编辑审校

D. 质量保证

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3. 下列对于“零缺陷质量管理”理解有误的一项是( )

A. 零缺陷质量管理不允许犯任何错误。

B. 零缺陷质量管理的重点是要做好源头检查和确认。

C. “零缺陷”的核心是预防，重点是分析，即找原因和控制。

D. “零缺陷”管理可以简化为“三个不”：不要怕错误、不要放过错误、绝不重复犯错误。

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4. 以下哪种文件格式是与计算机辅助翻译工具最兼容的？( )

A. PDF

B. JPEG

C. XLIFF

D. PPT

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5.在翻译项目管理中，以下哪项任务通常是项目经理的职责？( )

A. 项目难度评估

B. 项目重复率分析

C. 翻译任务分派

D. 以上选项均是

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第六期讲座小结

随着语言服务行业的数字化、智能化发展，新时代的翻译人才职业道路有何选择？本讲座从语言服务行业概况、主流翻译工作模式、翻译实践和技术企业对翻译人才的需求等维度出发，以MTI学生职业期待量表构建和现状调查研究为基础，为MTI教学培养方案、学生职业规划、就业政策制定、市场完善等提供参考。“语言服务技术应用与翻译职业发展路径”主题发言回顾了从1991年TM+TB翻译模式到2022年后交互式智能云平台翻译的发展历程，从企业和高校两个视角展示了翻译技术职业发展路线图，分享了翻译技术职业发展案例，鼓励翻译专业学生根据自身兴趣、爱好、能力、需求，探索多种岗位路线。“ChatGPT时代的口译人才培养”主题发言展示了如何利用ChatGPT进行口译译前准备，并分享了对于AI口译员“CallAnnie”应用的思考。“AI驱动的专利翻译模式思考”主题发言梳理了知识产权语言服务的对象、痛点，展示了AT实践和案例，提出了知识产权翻译人员的培养模式。“AIGC时代下翻译技术与本地化人才发展的破与立”主题发言介绍了如何通过“一纵一横”的方式既向外探索需求、又向内进化自我，提升主动敬业思维，实现人才纵横发展。

1. 以下哪种机器翻译评估方法是基于译文与参考译文之间的重叠程度进行的？( )

A. BLEU

B. METEOR

C. 均方根误差

D. A与B

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2. 在计算机辅助翻译工具中，术语库的主要作用是什么？( )

A. 管理项目进度

B. 提高术语一致性

C. 存储翻译记忆

D. 校对翻译稿件

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3. 以下哪一项不是翻译项目管理常见的步骤？( )

A. 翻译任务的分配

B. 翻译过程中的质量检查

C. 翻译结果的评估与反馈

D. 翻译技术设备的采购

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4. 按时间先后顺序，以下翻译技术发展进程排序正确的是（ ）

A. 计算机辅助翻译，交互式智能云平台翻译，机器翻译的译后编辑

B. 交互式智能云平台翻译，机器翻译的译后编辑 ，计算机辅助翻译

C. 计算机辅助翻译，机器翻译的译后编辑，交互式智能云平台翻译

D. 机器翻译的译后编辑 ，交互式智能云平台翻译，计算机辅助翻译

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5. 以下哪个选项能最有效提高机器翻译的BLEU分数？（ ）

A. 增加训练数据量

B. 增加模型参数

C. 使用更复杂的神经网络模型

D. 翻译结果中添加更多单词

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第七期讲座小结

质量评估是职业译者工作中必不可少的课题，也是确保翻译质量的重要环节。本次讲座主要介绍了翻译质量评估的概念、标准、工具以及机器翻译译文自动评估等内容。从观念层面，要建立系统性、全局性的翻译观，将翻译视作一项系统工程，可以建立或参考一定的翻译标准以指导工作，包括国际标准、国家标准、协会团体标准等。从操作层面，可以采用“定性+定量”的评估方式，尝试LISA QA、MQM、J2450等模型，使用Xbench、QA Distiller、Verifika QA等工具进行翻译质量评估。在进行机器翻译译文质量评估时，可以采用BLEU、METEOR、TER、HTER、COMET等指标作为参考。

技术写作在语言服务行业扮演着越来越重要的角色。本次讲座阐述了技术写作的内容与核心流程，结合具体案例介绍了技术写作的具体细节，讲解了评估技术写作质量的用户体验模型，以及技术写作人员应具备的从业能力。

第八期讲座小结

本地化技术是在本地化过程中应用的各项技术的总称，涵盖翻译技术、本地化工程等多个领域。学习本地化技术，能够帮助我们更好地适应当今语言服务市场的变化与革新。本期讲座介绍了本地化出现的历史背景、本地化技术的构成和行业应用、本地化项目流程、语言资产的构成、本地化行业的职业选择以及GPT与翻译技术融合的方法和路径。

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