大数据时代语言服务人才培养研究综述
徐艳英
（长春理工大学外国语学院，吉林长春，130022）
[摘 要] 大数据时代人工智能与语言服务的结合催生了一个崭新的语言服务行业，大数据时代的语言服务人才呈现出复合型、实用型、创新型、高端职业化的特征。基于此，语言服务行业的人才培养要从培养目标要求出发，以适应社会与市场的需求。高校作为高素质语言服务人才的培养基地，要不断加强对语言服务行业人才现代翻译技术的培养，根据实际需要调整培养目标，注重学科交叉、知识融合、技术集成，使产学研紧密结合，培养出既能进行语言信息的语码间转换，又能掌握翻译技术的语言服务行业人才。
[关键词] 语言服务；语言服务人才；大数据；翻译技术
人类社会中的沟通主要借助语言实现信息交换。语言障碍存在于不同语种人群间的交流，为完成语际间的信息沟通，翻译作为“语言信息转换”的重要因素是扫除语言障碍必然而唯一的途径。但是，并非每个人都具备“语言信息转换”的能力，因此，为扫除人们在进行跨语种交际时的语言障碍，“语言服务性行业”应运而生。[1]飞速发展的现代信息技术与全球化催生了一个新兴的行业，即语言服务行业，它的服务内容涵盖语言教学与培训、本地化与翻译服务、语言相关业务咨询、语言技术工具开发，它的服务范畴已超乎传统的翻译行业，成为全球化产业链的一个重要环节。中国的语言服务行业随着改革开放在20世纪80年代初见雏形，90年代随着信息技术的蓬勃发展而初见规模；到了21世纪，语言服务市场在大数据、全球化和服务外包行业的推动下进入繁荣发展阶段，语言服务行业在中国也随之进入了高速发展时期。[2]
一、语言服务的概念
“扫除语际交流间的语言障碍”是语言服务的主要目的，翻译是语言服务的关键要素，与语言信息转换有关的所有延伸、跨界服务业务构成了语言服务的主要工作内容。在此基础上，“语言服务”被定义为“通过提供直接的语言信息转换服务及产品，或者提供有助于语言信息转换的工具、技能、知识与技术等，帮助人们扫除语际信息交流过程中出现的语言障碍，实现语言信息的转换处理”。[1]
综上所述，小学英语教学中读与写是密不可分的关系，教师在进行教学时一定要注意读与写的结合，真正提升小学生的英语水平，培养学生的英语语感，激发他们对于英语学习的兴趣，实现新课改下学生英语核心素养的培养。
我们发现，在上述概念中“翻译”作为“语言服务”的一个主要因素，它“不仅指‘翻译行为和过程’，而且指‘译者’、‘翻译学科’、‘翻译事业’和‘翻译产品’等。可是严格来讲，‘翻译’的内涵主要是指其行为与过程。”[3]“译者”是“翻译”行为的主要执行者，“语言信息”是翻译行为作用的客体，“译者对语言信息进行语码转换”，构成了译者按要求实现翻译目的而付出劳动并收获翻译成果的行为活动，在此行为活动中，译者完成了“从源语向目标语的语码转换”。总之，翻译劳动作为脑力劳动，是以信息知识而非物质实体为劳动对象，翻译者、语言信息和翻译技术构成了翻译劳动三要素，[1]这三个要素也是语言服务的重要构成因素。
二、大数据环境下的语言服务行业
语言服务（Language Service）行业的概念首次在2010中国国际语言服务行业大会提出。语言服务业是新兴的融合了文化产业、现代服务外包业、信息技术产业的服务行业，是本地化服务与工具研发、术语、语言技术等语言资产管理、全球化与本地化咨询服务以及相关教育培训服务在内的新兴服务业。海量信息的高速处理是语言服务业飞速发展的标志，然而，在经济全球化的时代背景下，信息成倍增长，近两年内形成的数据量等于此前人类历史上所生成的数据量总和。因此，近年来语言服务和信息技术市场不断发展壮大，2009年的年增长额为250亿美元，到2016年增长到402.7亿美元，市场年增长额呈逐年递增态势。语言服务业伴随着这一巨大的变革也进入了崭新的信息时代：其服务内容随着时代的变迁逐渐多元化，不再局限于简单的口笔译。[4]
为满足语言服务行业人才需求，需培养从业人员对翻译技术的驾驭能力，使其熟悉大数据时代翻译技术的使用流程与步骤，熟悉主流计算机辅助翻译技术与工具的操作与应用，有效处理翻译任务中实际存在的相关技术问题；在课程设置中，在遵循理论与实践相结合的原则基础上，与翻译技术相关的课程内容应包括大数据时代翻译技术与语言服务、语料库与翻译、主流CAT工具实战、现代翻译项目案例分析、本地化与翻译、翻译质量控制等内容。
翻译技术作为语言服务行业发展的主要辅助手段，是高素质的语言服务从业人员必须了解并掌握的内容。欧美国家的语言服务行业相对比较发达，开设翻译技术课程的高校较多，内容包括自然语言处理与机器翻译、语料库与翻译、翻译记忆技术与工具、字幕翻译、本地化与国际化工程、术语学、翻译与排版技术等。[8]
目前，语言服务行业的从业人员虽然已经从专业的翻译团队所研发的互联网翻译软件和平行语料库中获得了巨大的支持，但是机器翻译仍然需要大量的人工辅助和支持。同时，除传统的职业译员外，专业系统维护人员、专业语料库建设者及其维护人员等相关技术人才将组成强大的机器翻译团队，在背后支撑着网络翻译的运行。因此，可以预测：以往被传统翻译行业所忽略的许多职业岗位，在未来的语言服务行业中将产生巨大的影响，上述全新的语言服务岗位必须开始得到翻译教育机构的重视和关注，尤其是高校外语教育需及时调整人才培养结构，以满足语言服务行业发展的需求。[6]
大数据时代人工智能催生出许多新的业务类型，语言服务行业结构发生了巨大的变化。总体而言，表现在以下三个层面：核心层包括翻译公司、翻译研究和咨询机构、翻译软件开发公司、本地化公司；相关层包括语言培训、留学咨询、酒店接待、会展公司、旅游公司；支持层包括政府相关决策和行业协会、高等院校、考试中心。
大数据时代背景下，语言服务市场呈现爆发式的增长，特别是大数据时代下的翻译技术突飞猛进，人工智能与语言服务的结合催生了一个崭新的语言服务行业的大数据信息时代。呈洪荒增长态势的语言服务需求迫使传统的高层次翻译人才的单一培养转化为多层次的语言服务复合型的人才培养。因此，探索一套基于国家语言服务能力评估标准体系的培养模式与行业用人机制势在必行。[4]
目前，由专业翻译团队研发的平行语料库和互联网翻译软件为语言服务行业的从业人员提供了强大的技术支持。由此可见，翻译行业伴随着这些技术突破发生翻天覆地的变化将指日可待，机器翻译演化为人工智能翻译，它将以自适应学习能力和巨型容量语料库为依托，成为语言服务的重要辅佐。这样的行业模式将对行业人才和行业服务内容不断提出新的需求，语言服务行业将来的发展趋势、技术要求以及人才培养导向都将因此发生重大的变化。
信息技术的发展对各个职业领域产生了强烈的冲击，因为对新技术的不了解，即使是各行业的顶尖从业人员也可能对其形成认识和行为的滞后和失误；从属于语言服务的翻译活动这一错综复杂的脑力工作，它所包含的思维活动包括整体话语体系和表述方式的把握、语篇格式的比对、上下文逻辑关系的辨识，以及单个文字的转换。而大数据时代人工智能技术的发展对这一纷繁复杂的翻译思维活动具有一定的辅助与促进作用，使之发展成为现代语言服务行业。
随着现代信息技术的飞速发展与应用，在现代语言服务中平行分类语料库的作用不可低估。某一专业领域的文本随着不同行业对语言服务要求的急剧增加，将重复出现在平行语料库中，其格式、表达方式、常用术语也都以相同的方式呈现，具体信息也会反复出现，在这种情况下，分类平行语料库在翻译工作中将最大限度地发挥作用。因此，后台记忆库的编制显得尤为重要。同时，单个译者的术语使用和表述方式随着越来越多的翻译任务以团队协作的形式完成，整个团队所采用的术语、表达方式需保持统一，过去的机辅翻译软件通常在某一台电脑上独立运行，而这种单机运行的翻译软件不再能够满足团队协助翻译工作的需求，承载着海量数据的语料库利用互联网的超强传递功能，为职业翻译团队提供共享的语料资源。因此，翻译辅助软件、互联网、机辅翻译软件与互联网对接，成为大数据时代语言服务行业不可或缺的技术途径，信息技术和其他相关技术则是保障上述技术手段运行的主要支撑。由于互联网技术的发展，以及平行语料库的有效使用，专业翻译团队的高效协作突出体现了现代语言服务的特征，同时也切实保证了以往无法完成的大型翻译任务能够在短时间内完成。
三、专业人员辅助下的网络翻译服务
语言服务人才并不简单地等同于翻译人才，他必须同时兼具运用大数据翻译专业技术、专业知识和外语能力。语言服务人才匮乏是中国企业走向世界遇到的最大阻力，为配合国家“一带一路”战略，需要尽早开展国际化语言服务人才的需求调研分析，加强以市场需求为导向的语言服务行业的人才培养。[5]
（3）学习方式：由教学组长对实验组学生讲解PBL教学方法，并分配给导师，向其告知导师的职责及联系方法。学生按照教学要求参与PBL教学，并随时与导师保持联系与交流，提出学习、生活过程中遇到的困惑，并按时保质完成导师所布置的学习任务。
舆情服务是现代语言服务的另一个领域。国家机构、政治喉舌等相关部门在重大事件发生后，为保证第一时间做出恰当决策，需要迅速且最大限度地捕捉到国内外的舆情反应。在各个国家不同的信息平台上，相关舆情会以不同语言形式出现，如果这些海量的舆情语料需要逐一采集与翻译，相关部门全面迅速获取舆情信息的需求则很难得到满足。但是，凭借本地化技术的支撑，我们则可以快捷地把采集到的相关舆情语料信息与汉语相关主题的语料库匹配，汉语文本的舆情信息便随即生成，从而确保了决策时间不被耽搁，同时也保证了舆情服务的应有价值。
四、语言服务的今天
首先，语言服务行业的专业人员一般在青少年阶段就进行严谨的语言基本功训练，从本族语和目标语单向能力的训练，到双语间的语码转换方法和技巧的学习，最后到适当使用翻译技巧排除实际的翻译难点、产出翻译产品，逐渐在职业生涯中成熟起来。该项高强度的脑力劳动，需要通过大量严格的专业培训最终获得娴熟的岗位操控技能。其次，语言服务从业者受到专业团队所研发的人工智能技术影响，信息技术乃至人工智能技术的发展也将影响到语言服务行业的发展。语言服务行业同时也得到专业团队研发的双语/多语语料库和互联网翻译软件的强大技术支持。传统的翻译专业人员通常只熟悉如经济、时政、医学等某一（些）专业领域的话语体系，而大数据时代语言服务行业以高速运行的互联网、后台运算技术和云存储为依托，建立海量的双语/多语语料库，为语言服务行业从业者提供资料查询系统与搜索，机辅翻译系统和互联网翻译软件不仅可以进行某一领域的局部演算，也能为译者高效提供他们不熟悉的某一专业的术语、格式以及一般表达方式，帮助他们构建特定专业领域的话语体系。最后，语言服务行业从业者还要通过反复的翻译实战训练积累相关经验，并进行总结与反思，对语言服务方式和工作理念推陈出新，实现终身职业学习与成长，提高自身语言服务水准，成长为职业技能娴熟的语言服务行业专业人员。因此，无论是专业技术从业者，还是人工智能系统，都要不断完善和更新自我体系。
大数据时代，现代语言服务市场呈现出多元化、多模态、碎片化、海量化、即时性等特点，翻译技术为满足这些市场需求进而迅速发展，语言技术的发展与创新超出以往任何一个时代。其中，最具代表性的科大讯飞研发了语音输入法、语音学习、语音翻译、舆情监控、会议听写等智能化语言服务技术。基于云端的语音识别、翻译记忆、术语管理、技术写作、翻译管理等语言服务工具先后被以SDL为代表的翻译工具开发商研发出来后，被广泛应用到翻译实践产业中。机辅翻译软件从单一的PC平台走向多元化的智能终端，从单机版走向网络协作、云端。Onesky、TryCan、Flitto等生态整合性的众包翻译平台先后问世。翻译手段、方式、流程、环境、质量、教育以及研究等由于飞速发展的翻译技术而产生了巨大的变化。
随着大数据语言服务技术突飞猛进的发展，语言服务技术人员凭借大数据的支持，除了审核舆情信息、人工编制外，也在着手研发兼具自动升级与自适应学习能力的语料库，经过审核的舆情报告同时也生成新的平行文本，补充到语料库中。如此轮回成为新语料，语料库的自适应学习能力随着语料的衍生不断提高，从而具备高效处理更多舆情信息的功能，同时，语料库也体现出人工智能系统的特征。由此可见，在不久的将来，语言服务技术随着互联网高速运算能力的不断提高，还将在机辅翻译软件的自适应学习能力以及语料库容量的自适应增长和急速扩充方面实现突破传统翻译行业的工作内涵从而发生颠覆性的变化，语言服务的主体也将随之演变为以自适应学习能力和巨型容量语料库为基础的机器翻译，而这种机器翻译仍然需要人工的编译与审核。[6]
五、大数据时代下的语言服务行业人才培养
大数据时代的语言服务行业，随着各种语言服务技术的迅速发展，对人才培养提出了新的具体要求，通晓计算机辅助翻译技术、机器翻译、智能语音识别与转写等技术的语言服务人才应运而生，语言服务市场也随之不断拓宽。语言服务行业的人才培养应该充分考虑到现代语言服务行业的服务形式、对象、手段、流程和所处环境等的显著变化，才能满足市场的需求。大数据时代的翻译生态环境中，翻译技术处理包括翻译技术、质检技术、审校技术、排版技术、管理技术等工序，与之对应的是专业译员、质检人员、审校人员、排版专员和项目经理等各种角色。语言服务体系中这些专业技术需求在该翻译环境中，要与人才培养体系的职业培养目标相吻合，这就要求语言服务行业人才的培养与市场需求必须紧密结合。负责语言服务行业人才培养的高等教育机构在制定人才培养规格时，要首先分析市场需求，再调整语言服务行业人才培养的课程设置，增加市场急需的与翻译技术相关的教学内容，培养出既掌握翻译专业技术又通晓翻译方法与技巧、并具备扎实的双语基本功的语言服务人才。在大数据平行语料库与机辅翻译软件辅助下，机器翻译技术进展迅猛，例如，在某些专业领域，微软机器翻译技术利用深层神经网络技术，翻译准确率可达到80%～90%，翻译任务经过机器翻译系统翻译后，再由人工编辑与审校，从而完成机器翻译的编辑模式。相应地，语言服务从业者要掌握与机器“合作”的方法，以确保译后编辑的效率。那么，这些从业技能就一定要在语言服务行业人才培养模式中体现，这样才能保证语言服务人才输出与企业需求对接。[7]
图6为数值模拟得到的激光打孔中熔融物的喷溅过程图，激光能量为21J。图中深色与浅色部分分别表示气体和铝板，相交处是两种物质的过渡。由图6(a)可知在打孔刚开始阶段，熔融物喷溅行为还比较弱，此时孔内的气压还比较小，且孔深还比较浅，孔壁比较平缓，熔融物的喷溅方向基本是垂直于材料表面的。在0.3～0.4 ms(图6(b)、图6(c))时，熔融物的喷溅行为比较剧烈，继续到0.5 ms时(图6(d))孔深进一步增加，可看到熔融物的喷溅开始减缓，这是由于孔形成后，底面变成了曲面，不利于熔融层内形成这种压力，再者孔壁的坡度逐渐增加，也增加了熔融物喷溅的难度。
大数据背景下的中外语言服务人才培养模式国际研讨会于2016年5月19日在北京语言大学举行。参会专家一致认为，随着大数据的发展，传统的口笔译教学和语言服务人才的培养理念与模式必然会发生变化，翻译教育适应社会、服务社会、创造翻译存在的价值需要紧跟大数据时代的步伐。北京语言大学刘和平教授认为，当今社会在科学技术的推动下，发生了翻天覆地的变化，而高校课堂教学作为培养语言服务人才的主要阵地，也应该随之进行改革，应根据时代发展的趋势、社会需求的变化来变革语言服务人才的培养模式。联合国日内瓦办事处原笔译负责人玛丽·约瑟介绍了联合国对翻译人才的需求现状，呼吁不仅要重视译员母语能力的培养，同时也要培养译员对相关科技成果的运用能力。近年来，随着互联网、人工智能以及大数据突飞猛进的发展，以人工智能、大数据为依托的互联网翻译成为攻破机器翻译技术难关的关键。与会部分专家认为，随着信息爆炸式的递增，要实现与全球信息即时共享，单凭人工翻译显然很难实现，作为大数据时代人工智能的产物，机器翻译将人从基础性的翻译工作中解放出来，使人从事更高智能的编译与审译工作。然而，在这种人机合作的语言服务中，机器翻译与人工翻译二者不是谁取代谁的问题，而是需要二者融合发展。
针对新课改下对于语文教学的改革与创新，要求教师在课堂教学中充分运用各种资源和活动形式，激发学生的学习兴趣。在学习不同题材的语文知识时，教师不能一味进行枯燥的文字解说，或仅是单纯地自我讲述，不与学生进行交流和互动。例如，在学习诗歌散文类的文章时，教师习惯于使用传统的教学方式，对文章内容进行分析和解说。这个过程就限制了学生的思维，使学生无法与老师思想同步。应当进行角色扮演或者举办诗歌朗诵的赏析会，让学生真正地融入课堂内容中，品读作者当时的心境与语境。
(4) 煤样微观孔隙结构的变化导致宏观力学特性的改变，随着浸泡时间增加，煤样内部结构被破坏，弹性模量和峰值强度均显著降低，力学强度明显下降。
另外，翻译技术教学与传统翻译教学的差异主要体现在，现代翻译技术教学依托MOOC教学模式等现代教育技术或平台，把现代教育的最新成果纳入到翻译技术课堂教学中，使语言服务行业人才培养的教学内容与时俱进，不断创新。
位于大漠戈壁的西北油田采油三厂S86卸油站，是一座连续15年被共青团中央授予“全国青年文明号”的基层井站。
大数据时代，翻译技术已经成为语言服务行业的从业人员必须具备的基本专业技能，在语言服务行业人才培养过程中，我们要敢于面对新技术的挑战，依据市场需求及时调整人才培养方案与课程设置，使语言服务行业人才的专业技能与时俱进，同时使从业人员意识到翻译技术的人文性和专业性，培养出适应市场需求和时代发展的具备综合素养的现代语言服务人才。现代语言服务作为一个新
兴的行业，关系到国家的国际形象和综合实力。语言服务行业人才培养不仅是语言服务行业良性发展的基本前提，而且具有不可替代的国家战略发展意义。目前，我国语言服务行业结构呈现多元化发展趋势，本地化服务成为推动语言服务行业发展的新的增长点。市场对拥有翻译专业基础知识、技术能力和综合能力的职业化语言服务从业人员的要求不断提高。高校MTI教育作为高素质语言服务行业人才的培养机构应该不断加强翻译技术师资力量建设，以市场需求为指导，根据实际需求调整培养目标，同时要重视知识融合，学科交叉、技术集成，使产学研紧密结合，培养复合型、实用型、创新型、高端职业化语言服务人才。
参考文献：
[1]哀军.语言服务的概念界定[J].中国翻译，2014（1）：18-22.
[2]郭晓勇.中国语言服务行业发展状况、问题及对策[J].中国翻译，2010（3）：34-37.
[3]曹明伦.翻译之道：理论与实践[M].保定：河北大学出版社，2007：121-122.
[4]陆洁瑜，衡哲.大数据时代基于国家标准的语言服务人才分层培养模式研究[J].福建广播电视大学学报，2018（2）：60-63.
[5]王立非.面向国家“一带一路”建设，培养复合型语言服务人才[J].当代外语研究，2018（3）.
[6]柴明颎.互联网大数据的语言服务——从AlphaGo说起[J].东方翻译，2016（3）：4-9.
[7]王华树.大数据时代的翻译技术发展及其启示[J].东方翻译，2016（4）.
[8]王华树.信息化时代背景下的翻译技术教学实践[J].中国翻译，2012（3）：57-62.
[中图分类号] H059
[文献标志码] A
[基金项目] 吉林省教育科学“十三五”规划2016年课题“大数据时代语言服务人才培养研究”（GH16138）；吉林省教育厅“吉林省科技外语人才培养创新研究中心”
[作者简介] 徐艳英（1968-），女，硕士，教授，研究方向为英语文体与翻译。
标签：语言服务论文; 语言服务人才论文; 大数据论文; 翻译技术论文; 长春理工大学外国语学院吉林长春论文;