机器翻译对译员职业发展的影响 *
陈磊*龙翔
(桂林电子科技大学 外国语学院， 广西 桂林 541004)
摘 要 人工翻译会不会被机器翻译取代？这类问题不断出现在新闻标题中，引起了高校教师、翻译行业从业者、翻译专业学生的热烈讨论。机器翻译软件的出现给译员带来了机遇和挑战。机器翻译软件的应用一方面提高了译员的翻译效率、提高了翻译质量、给译员增加了收入，另一方面也影响了译员的翻译水平，甚至让一些领域的译员面临失业的风险。从文本类型的角度来看，文章认为机器翻译无法替代译员翻译所有类型的文本并给翻译从业者提出了一些建议。
关键词 机器翻译；译员；文本类型
全球知名翻译公司“一小时翻译”首席执行官奥弗·绍尚日前称基于神经网络的机器翻译会承担价值400亿美元翻译市场上近一半的工作，预计会导致50万名翻译失业。此后，各种题为《翻译真的要失业了》《未来翻译或丢掉饭碗》《机器翻译强势来袭：50万译员将下岗？》的报道弄得翻译从业者和翻译专业的学生胆战心惊。那么机器翻译真的会取代人工翻译吗？如何避免自己成为这50万名失业译员之一呢？
20世纪30年代初，法国科学家阿尔楚尼(G.B.Artsouni)就提出用机器来翻译语言的想法。从这一概念的提出到机器翻译的发展已经经过了将近90年的时间。机器翻译(Machine Translation)，又称为自动翻译。是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程[1]。机器翻译系统主要分为：基于统计的机器翻译(Statistical Machine Translation，简称SMT)和基于人工神经网络的机器翻译(Neural Machine Translation，简称NMT)。以上这些翻译系统大大提高了译员的翻译效率，甚至取代了一部分译者的翻译任务，但是机器翻译的发展不会导致翻译这一职业的消亡，因为机器翻译本身依然存在一些局限性，不可能翻译所有类型的文本，因此，对于机器翻译无法翻译的文本而言，该领域译者的地位是不可撼动的，比如，面对需要人类创造性或人类情感参与的文本，机器翻译的表现力是不如人工翻译的。
1机器翻译软件的特点
机器翻译系统主要包括基于统计的机器翻译和基于神经网络的机器翻译。基于统计的机器翻译的任务就是在所有可能的目标语言的句子中寻找概率最大的那个句子作为翻译结果[2]。利用平行语料库训练模型参数，不需要人工编写规则，直接地训练平行语料库就可以构建机器翻译系统，人工成本低，开发周期短。谷歌、微软、百度等国内外在线机器翻译系统的核心技术就是基于统计的机器翻译[3]。但是由于基于统计的机器翻译的语料库要依赖人类语言学家的设计，而丰富又复杂的语言现象无法被人工全部设计出来，所以这种翻译系统仍然存在一些问题[2]。基于人工神经网络的机器翻译(NMT)具有自组织和自学习的能力[4]。这一系统应用于谷歌公司研制的一款谷歌神经机器翻译系统(Google Neural Machine Translation,简称GNMT)。该系统是一个基于大数据的神经机器翻译系统。循环神经网络把源语言当作输入序列，把目标语言当作输出序列，由于每一次的输出都会参考上一次输出的结果，因此译文的可读性和整体性更高[2]。但是实验证明，神经机器翻译系统(NMT)翻译日常对话和新闻文本较好，而翻译专业文章以及文学文本时还存在一些问题[2]。以上两种机器翻译系统的局限性都表明，机器翻译是无法完全替代人工翻译的。
2机器翻译对译员的影响
对译员来说，无论是基于统计的机器翻译(SMT)还是基于神经网络的机器翻译(NMT)都是一把双刃剑，既有积极的一面，也有消极的一面。
式中:εs为初始学习率,rd表示衰退率,ec为当前训练的迭代次数,ed则是预设的超参数,可控制学习率衰退的快慢。衰退学习率会随着迭代次数的增加而减小,因此,在训练初期,学习率较大,模型可以快速地接近最优解;而在训练后期,学习率逐渐变小,模型的训练也趋于稳定,最终收敛于最优解附近。
2.1机器翻译可以给译员增加经济收入
《笔译服务报价规范》(Quotation for Translation Service)指出笔译员的翻译收入是按照翻译字数、页数/份数或条目单价来计算的。因公司规模、稿件紧急程度和难易程度不同，单字报价也不同。目前，市场上对一般性文件的单字报价大约在0.1至0.16元/字；较难和较紧急的文本的单字报价大约在0.4至0.6元/字等。因此，译员单位时间内翻译的字数越多，获得的报酬就越多。尤其是翻译较难和较紧急稿件时所获得的翻译收入会很可观。而机器翻译的成熟发展，可以使译员在更短的时间内完成更多的翻译量，创造更多的翻译收入。例如，Trados(塔多思)这类基于翻译记忆库和术语库的翻译软件的应用，大大提高了译员的翻译速度。该软件可以创建、使用并更新语料库和记忆库，遇到重复性或具有相同内容的文本时，该软件会自动生成译文。这样一来大大减少了重复性的翻译工作，节省了翻译时间，提高了翻译效率。译员可以在更短的时间内，创造更多的翻译量，也有更多的时间接受更多的翻译业务，获得更多的收入。在翻译软件的帮助下，很多译员在一天内可以完成几千字甚至几万字的翻译量。按照每字0.1元来计算，如果笔译员一天能完成5000字翻译，那么他的日薪可以达到500元。
2.2机器翻译可以提高译员的译文整体质量
传统的翻译方式是，译者拿着几本词典、翻译原文、一本本子、一支笔就开始翻译了。由于语言是不断发展变化的，所以仅凭借几本词典来翻译是远远不够的，很多词语在词典上不一定查得到，词典上提供的词条和用法也不一定完全正确。因此，基于统计类型的翻译软件可以运用语料库和大数据准确地进行翻译，从而提高译文质量。在翻译内容较多的文本时，可能需要翻译团队进行合作完成某一个翻译作品，每个译员负责不同的翻译部分。在翻译时，可能出现术语不统一的情况，即：对于同一个术语，不同的译员可能产出不同的翻译版本。这样会对读者造成困扰。而在机器翻译的帮助下，可以利用翻译软件的统一术语功能，有效解决这个问题。使得译文具有统一性和完整性。
百度翻译：这种类型的密封通常是弹性唇形密封件。
2.3机器翻译可能会导致部分译员失业
根据当地区域土壤条件及油菜产量目标和生长养分需求，通过测土配方施肥，合理制定油菜施肥量，做到精准施肥。重点推广油菜专用肥、缓释肥和生物有机肥的施用，增施硼肥及油菜叶面施肥，推广农作物秸杆还田技术。
2.4机器翻译会导致译员翻译水平下降
一般一个机器翻译系统对同一个原文只输出一个最佳译文[5]。因此，译员在将翻译原文输入到机器翻译软件里实现自动翻译后，只需要对机器翻译的译文进行译后编辑。在这种情况下，译者没有主动思考翻译时应该使用什么样的句型和词汇，没有主动产出完整译文的实践。在机器翻译给出译文后，译者会形成固定的思维，受到机器翻译的译文影响。但是翻译是一个不断对比，找问题并修正问题的过程；是一项需要大量实践并对翻译实践进行总结的工作，需要译员不断地进行翻译实践。在翻译的过程中对不熟悉的概念进行多维度的查证和调研，并思考运用哪种或哪些翻译策略把自己对原文的理解用另一种语言表达出来。机器翻译的发展分担了译员部分翻译量，使得译员过度依赖翻译软件，减少了对译文的主动思考。最后，译员的审校能力提升了，但是翻译能力却下降了。
3机器翻译是否能取代人工翻译
既然机器翻译可以提高译文质量和翻译效率，那么未来是否不再需要译员了？机器翻译是否会取代人工翻译呢？要回答这个问题，首先要考虑原文的文本类型，不同的文本对于译员的要求是不同的，对于译文的标准也是不同的。
按照原文文本类型划分，可以将文本分为文学类文本(或情感类文本)和非文学类文本(或非情感类文本)。非文学翻译强调的是事实[6]。非文学类文本的信息可以通过机器翻译来解决，因为这类文本语言结构单一、句型变化较少、术语重复较多。机器翻译软件可以高效准确处理这类文本中的术语、句式和内容。但是对于文学类文本而言，翻译这类文本的标准，在中国翻译史上许多翻译家都提出过自己的观点。比如信达雅、化境说、三美论、神似说等。这些观点的共同特点是对原作精神的把握同时要有一定的文采，让读者读到文本时能像读原文读者读原作时的感受一致。文学类文本的字面意思的背后可能还隐含其他没表达出来的意思，而机器翻译是无法推理和理解文学文本真正的含义，只能做到字面翻译。也就是说，机器翻译是无法翻译文学类文本的价值和风格的[2]。因此机器翻译可以极大提高非文学类文本翻译的翻译效率，未来市场上可能不再需要职业译员来翻译这种类型的文本，而全部交给机器翻译软件完成。而文学类文本依然需要人工进行翻译，尤其是需要大量优秀的高水平双语人才来翻译，将原作的精神、风格、文化传递给目的语读者。以下将列举四个在线翻译软件在文学翻译和非文学翻译中的应用来论证以上观点。
3.1机器翻译在非文学文本中的应用
【例1】原文：By conductivity we mean the ability to conduct an electric current[7] 57.
从以上结论可知，圣女果随贮藏时间的延长，不同压缩特性参数的变化趋势不太一致。刚度和屈服极限随贮藏时间的延长总体呈逐渐上升的趋势，但变化幅度不是很大；变形能随贮藏时间延长呈逐渐下降的趋势；破裂极限和破坏能随贮藏时间变化比较复杂，在贮藏最后3天达到最大值。
谷歌翻译：电导率是指传导电流的能力。
百度翻译：电导率是指传导电流的能力。
最后,在上述内容的基础上,既可以再对一次开关组合进行判断,也可以直接根据已有的检测结果计算后进行判断。例如:当开关S5和S6,S3和S4开通和关断时,检测端电压得ΔU2为负且ΔU3为正,即La>Lb且Lc>Lb,这时通过现有的结果直接进行计算即可。通过开关S3和S4开通时C相端电压Uc1与开关S5和S6关断时A相端电压Ua2相减,可得
由文[1]表7.1可知，满足Ax.3则对于数学模型(3)有X=P,k∈{1,2};满足Ax.5,对于模型(3)有k=2;满足Ax.6,对于模型(3)有X∈{N,P,S,T}；于是仅须考虑模型
分析：原文中的专业术语：conductivity和electric current在四个在线机器翻译软件中，都分别准确地翻译为“电导率”和“电流”。通过观察上述四个译文，可以将译文分为两类：“电导率是指传导电流的能力”(谷歌、百度)和“我们所说的电导率是指传导电流的能力”(必应、有道)。第二类译文比第一类译文多出了“我们所说的”，将原文中“we mean”翻译出来了。但是我们可以发现，不论原文有没有将“we mean”翻译出来，都不影响译文的准确性。译文忠实准确地将原文中的信息翻译出来了。
适应活化是指酵母菌对一个或多个抑制因子几小时或几天的适应过程[3]。此过程中，酵母激活了与高酒精浓度及其他抑制条件相关的新陈代谢应激反应，并在较大程度上减弱了抑制因子对酵母细胞的影响[4-5]。研究表明，酵母复水活化过程中稀释倍数、活化液含糖量、活化温度和时间[6-8]等对提高酵母菌活性具有重要作用。为避免酿造过程中酵母细胞大量死亡而导致的发酵提前终止，酿酒师们往往在接种前用酒水混合液对商品活性干酵母进行适应性活化处理，近年来商品氮源和酵母活化剂等在酿酒工业中日也益受到重视[9-10]。
【例2】原文：Electric energy is available from a simple cell[7] 96.
谷歌翻译：电能可从简单的电池获得。
百度翻译：电能来自简单的电池。
机器翻译广泛应用于机械、科技、医学等非情感类领域。上述领域有固定的术语、句型结构和表达方式，同时也不存在隐含的言外之意。因此，翻译时一般力求准确即可，不需要辞藻华丽或者翻译文字背后隐藏的真正意义。而机器翻译基于强大的语料库功能，可以快速提取大量精准的术语及相关表达方式，实现准确快速翻译此类文本。因此翻译公司未来可能会减少甚至不再需要译员翻译上述领域的文本。因此，非情感类型的文本可能会由机器翻译自动完成初稿，再交给译后编辑审校即可。
必应翻译：电能可从一个简单的电池。
⑫Niessen，C．，Weseler，D．＆ Kostova，P．，“When and why do individuals craft their jobs?The role of individual motivation and work characteristics for job crafting”，Human Relations，2016，9(6)，pp．1287 ～1313．
有道翻译：电能可以从一个简单的电池中获得。
分析：四个在线机器翻译软件，准确地将原文中的两个专业术语：electric energy和cell均翻译为“电能”和“电池”，非常准确。其次，将“is available from”均译为“可从…获得”。上述四个译文的表达方式可能有所不同，但是原文中的信息，即：电能可从简单的电池中获得，准确无误地翻译出来了。尽管必应翻译漏译了“available from”，但是读者可以根据自己的经验补充译文没有翻出的信息。而这恰恰是非文学翻译强调的重点：事实与信息的准确性，不要求风格。
【例3】原文：This type of seal generally is of elastomeric lip seals[7] 145.
谷歌翻译:这种类型的密封件通常是弹性唇密封件。
人类的无序发展给水生态系统带来巨大压力，如何开发利用好水资源，保护水生态，与水和谐相处，重塑新的文明状态是摆在人类面前的现实课题。当前，各地正在按照党中央、国务院的决策部署，开展水生态文明建设试点工作。但对其内涵与特征、理论基础尚未有统一的认识。笔者结合项目研究，从水生态文明的内涵、背景、理论基础几个方面入手，浅析水生态文明中的几个相关问题，为水生态文明建设提供一些参考与建议。
这天晚上王祥和老道弹冠相庆，找了家酒店两人打起了牙祭。吃饱喝足，王祥和老道在饭桌上谈起了生意。王祥好不容易从暴利行骗的兴奋感中清醒过来，心中不由得有些后怕。之前几十块的小生意，买主不会来找碴。但是这个胖子生意做得不小，万一因为自己手里的冥器有个好歹，来寻王祥和老道的晦气，老道暂且不提，自己可是吃不了兜着走。而且现在手里有了18万，远远超出了自己10万的预期。思来想去，还是找老道拿回自己的10万，在城里做些正当生意来得靠谱。
必应翻译：这种类型的密封件通常是弹性体唇密封件。
有道翻译：这种密封一般是弹性唇密封。
分析：原文句式结构简单，属于典型的“主系表”简单句。主语是“this type of seal”。系动词是“is”。表语是“of elastomeric lip seals”。这种句式通常翻译为“…是…”。通过观察上述四个译文，可以发现，译文均采用这种翻译结构。接着，再来看看原文中的术语翻译情况。原文中一共包括三个术语，分别是：seal、elastomeric和lip seals。译文均为密封件、弹性和唇密封件。原文的信息同样准确无误地翻译出来了，这已经达到了非文学翻译的要求。
谷歌翻译:Baoyu asks the word again.
3.2机器翻译在文学作品中的应用
【例1】原文：宝玉又问表字[8].
通过分析上述三个非文学句子的翻译，我们可以发现，机器翻译软件可以准确将译文中的事实和信息翻译出来，已经达到了翻译的目的。只是存在细微的表达方式的区别，但不影响译文质量。因此，机器翻译可以大量应用于非文学翻译。译员只需要将翻译的原文输入到机器翻译软件当中，即可快速获得准确的译文。因此，在未来，非文学翻译可能不再需要译员逐字翻译，只需要专业的审校，负责修订译文中一些细小的表达问题。
高校机构内的知识(指组织或个人的教学科研实践活动过程中形成)主要包括以下几部分：各项已经取得且公开发表的教学科研成果，比如受著作权保护的各类著作、期刊论文、取得专利权的专利文献等；各项不以发表为目的的教学课件、会议演讲稿、参加学术会议带回的资料、各类参观考察采集回来的资料、各实验室记录的工作日志、实验数据等；各级各类学位论文、毕业论文；存在于师生头脑中的知识、想法、经验等。
百度翻译：Bao Yu asked the word again.
必应翻译:Baoyu asked table again.
有道翻译：Baoyu asked the table again.
分析：原文摘自《红楼梦》第三回。原文中的“表字”在四个机器翻译软件中被译为两个版本，分别是“word”和“table”。看到这样的译文，会觉得很荒谬，不知所云。根据百度百科的解释，表字意思是在本名以外所起的表示德行或本名的意义的名字。因此，直接翻译为“name”都要比机器翻译给出的“word”和“table”要准确。该例中，译文连最基本的准确都没有做到，更不要谈文学翻译强调的风格了。由此可以看出，文学翻译中涉及原文的文化背景是机器翻译无法识别并准确翻译出来的。
必应翻译：我们所说的电导率是指传导电流的能力。
有道翻译：我们所说的电导率是指传导电流的能力。
【例2】原文：宝玉道：“《古今人物通考》上说：‘西方有石名黛，可代画眉之墨[8]’。”
谷歌翻译:Bao Yudao:“The ancient and modern characters pass the exam” said:“There is a stone name in the West, which can be used to paint the eyebrows.
百度翻译：Baoyu Dao:“The General Examination of Ancient and Modern Characters says:” In the West, there are Shi Mingdai, which can replace the ink of thrush.
必应翻译:Baoyu dao:“Ancient and modern characters pass the exam” said:‘ The West has a stone name Dee, can be on behalf of the thrush Ink.
有道翻译：Baoyu said, “in the general examination of ancient and modern figures, it is said:‘in the west, there is a stone named dai, which can represent the ink of thrush.
2.加强科技研发，完善企业标准。要重新定位公司与分公司两级技术部门的主要职责和研发方向，形成公司技术部门以产品设计、研发和制订企业标准为主要方向，分公司技术部门以研究生产加工技术为主要内容的两级技术开发模式。要以产品标准化设计为重点开展技术研发，建立标准化产品的结构设计重量标准、外购件配置标准、质量检验标准、安装标准等产品企业标准。要对已完工的钢桥、钢结构雨棚和钢结构厂房等项目进行技术总结，提炼和编制满足国标、行业标准和设计要求的企业标准和作业指导书。
分析：首先“道”字的翻译。“道”意为“说”。谷歌、百度和必应都将“道”译为“dao”。属于错译。只有有道译为了“said”，属于正确的译法。其次，对于《古今人物通考》的翻译。四个翻译软件都将古今人物译为“ancient and modern characters/figures”，基本做到了准确。但是对通考的翻译，有的翻译得很荒谬。谷歌和必应翻译为“pass the exam”，意思是“通过考试”。百度和有道译为“the general examination of”，意思是“…的一般测试”。四个翻译软件都没有理解通考的内涵。百度百科对通考的解释为：典志体史书的一种。因此，通考应属于某种史书，而非通过考试或者一般性测试。机器翻译只翻译了字面意思，而原文包含的文化没有翻译出来，也属于错译。另外，西方有石名黛，意思是西方有一种石头名为黛。而谷歌将其翻译为“There is a stone name in the West”。意思是西方有一个石头名字。语义错误，不知所云。百度翻译为“In the West, there are Shi Mingdai。”直接用拼音将“石名黛”翻译出来。这样会让西方读者误以为“石名黛”是一种物质。必应将其翻译为“The West has a stone name Dee。”首先，译文有语法错误，句中有两个动词，分别为“has”和“name”。另外，将“黛”译为“Dee”，也属于错译。而只有有道将该句正确译为“in the west, there is a stone named dai。”这句译文意思准确，没有语法错误，但是存在一处拼写错误，即：根据句首首字母应该大写的规则，“in”的“i”需要大写，应改为“In the west, there is a stone named dai”。最后再来看可代画眉之墨的翻译。这句话的本义为可以代替墨来画眉毛。谷歌将其译为“which can be used to paint the eyebrows”，意思是可以用来画眉毛，缺少替代墨这一信息。百度将其译为“which can replace the ink of thrush”，意思是可以替代鸫的墨，错译。必应将其翻译为“can be on behalf of the thrush Ink”，意思是可以代表鸫墨，错译。有道将其译为“which can represent the ink of thrush”，意思是可以代表鸫墨，也属于错译。相比而言，只有谷歌的翻译稍微准确一些，但是依然有信息缺漏。短短一句话通过机器翻译得出的译文，存在各种各样的错误。连信息的准确性都无法保证，何谈文学作品的风格和价值。
3.3总结
上述两个案例印证了机器翻译不能准确翻译文学作品中的信息和文化，译文中存在大量的错译，并且还有大量的语法错误。
通过谷歌、百度、有道和必应这四款在线翻译软件在文学翻译和非文学翻译当中的运用，可以发现，机器翻译可以准确翻译非文学类型文本，对于机器翻译提供的译文，只需要少量的审校对其做细小的调整即可，因此，未来可能不再需要专职译员翻译此类文本，只需要译后编辑即可。甚至，随着机器翻译的成熟发展，可以完整无误地翻译非文学文本，届时可能也不需要译后编辑对于原文进行再加工。这也就意味着只从事非文学翻译的译员可能面临失业的威胁。而对于文学翻译而言，机器翻译还无法做到精准，译文中有大量漏译和错译，原文的信息、文化和风格都无法在机器翻译提供的译文中再现。因此，机器翻译要想代替人工来翻译文学作品，面临很大的挑战。所以擅长文学翻译的译员依然具有很大的优势和不可替代性，他们不会面临失业的威胁。相反，由于中国的经典文学作品数量庞大，翻译的难度也较大，中国文化要“走出去”还需要大量高水平双语翻译人才。这也使得文学翻译者将在未来的翻译市场中处于更高的地位。
4机器翻译对译员的启示
由于机器翻译只能准确翻译非文学文本，而不能准确翻译文学文本，也达不到文学文本的风格和价值，因此从事非文学翻译的译员可能面临失业的威胁。面对这种情况，译者该如何做才能使自己不会面临失业的威胁以及提高自身的竞争力呢？对于从事非文学翻译的译员而言，努力提高文学翻译水平是当务之急。利用零碎时间，多阅读双语经典文学作品，培养自己的文学素养。尝试翻译经典文学作品，并将自己的译文和名家的译文进行对比，分析名家译文和自己译文的优劣，学习名家的翻译思路，总结优秀的表达方式，为自己今后转型做文学翻译积累能力，尽快达到文学翻译者的要求。同时，还需要努力提高自身的审校能力，因为未来的非文学类型文本的翻译初稿将先由机器翻译软件完成，再由审校来对机器翻译的译文进行校对和润色，所以提高审校能力是提高自身的竞争力的关键。
具体而言,对于每个数据包,先依据空洞区域定义“雷区”FAR(Forbidden Area),进而使得数据包能避开FAR,进而抑制空洞路由。而FAR的尺寸和位置随数据包时延要求不同而变化,从而平衡网络流量。为了保证数据包能及时到达目的节点,DG-SHGR路由利用端到端时延要求调整FAR尺寸。实验数据表明,提出的DG-SHGR路由有效地提高了数据包传递率,并平衡网络负载。
对从事文学翻译的译者而言，应当努力提高文学翻译的质量，如：如何将源语文化准确有效地传递给目的语文化读者。坚持提高自身文学素养，多求证调研，解决翻译过程中遇到的难点。不能为了经济利益，只重数量而不重质量。此外，要多翻译中国优秀的文学作品，传播中国文化，让中国文化走向世界，让更多的外国人了解、喜欢、接受并学习中国的文化，提高中国在国际社会上的软实力。
参考文献
[1] 百度百科“机器翻译”词条[DB/OL].[2018-12-01].https://baike.baidu.com/item/机器翻译/411793?fr=aladdin.
[2] 冯志伟.机器翻译与人工智能的平行发展[J].外国语(上海外国语大学学报),2018,41(6):35-48.
[3] 刘群.统计机器翻译综述[J].中文信息学报，2003，17(4)：28-31.
[4] 刘群.机器翻译技术现状与展望[J].集成技术，2012，1(1)：48-54.
[5] 秦颖.基于神经网络的机器翻译质量评析及对翻译教学的影响[J].外语电化教学，2018(2)：51-56.
[6] 徐静晶.非文学翻译与文学翻译的区别[J].中国校外教育，2014(30):16.
[7] 赵宣,郑仰成.科技英语翻译[M].北京：外语教学与研究出版社，2006.
[8] 任亮娥,杨坚定,孙鸿仁.《红楼梦》汉英平行语料库.[DB/OL].(2010-02-14)[2018-12-01].http://corpus.usx.edu.cn/hongloumeng/.
*基金项目： 教育部人文社科规划基金项目“小康社会语用建设指标与目标实现对策研究”(15YJA740027)；桂林电子科技大学“广西民族文化外译研究智库”。
*作者简介： 陈磊，女，江西九江人。研究生。研究方向：典籍翻译。
中图分类号： H085
文献标志码： A
文章编号： 2095-4859(2019)03-0433-05
(通信作者 龙翔)
(责任编辑 骆桂峰)
标签：机器翻译论文; 译员论文; 文本类型论文; 桂林电子科技大学外国语学院论文;