数据结构中数组有哪些操作（王少爽覃江华大数据背景下译者技术能力体系建构）

数据结构中数组有哪些操作（王少爽覃江华大数据背景下译者技术能力体系建构）根据DIKW模型，信息通过数据来定义，知识通过信息来定义，智慧通过知识来定义，四者之间存在逐级转化关系（Rowley 2007）。换言之，数据是信息的源泉，信息是知识的基石，知识是智慧的基础和条件，智慧则是知识的应用和生产性使用（荆宁宁、程俊瑜，2005:1790）。借助该模型，翻译过程的知识迁移属性可以得到更为充分的解释。图1 DIKW模型翻译技术对翻译行业带来巨大冲击，正在改变着传统翻译模式，颠覆着传统翻译观（傅敬民、谢莎，2015:37）。近年来，翻译技术成为国内外翻译研究领域的前沿课题（王峰、陈文，2017），技术能力被视作现代译者能力体系中不可或缺的要素（Alcina et al. 2007；王华树、王少爽，2016；周恩、丁年青，2017）。大数据时代背景下，翻译实践到底发生了何种改变？翻译技术具有怎样的知识框架？译者技术能力体系由哪些要素构成？这些均是翻译学界和业界亟待厘

摘 要：大数据时代背景下，翻译实践景观发生重大革新，技术化程度日益加深。人机合作成为语言服务行业的主流工作模式，译者技术能力的重要性愈发显著。《翻译技术教程》基于语言服务行业发展的最新需求，以翻译实践中的技术问题为导向，展现翻译技术的知识框架，旨在建构大数据时代的译者技术能力体系。作为一部兼具知识传播和能力培养双重功能的翻译技术教材，该书不仅有助于推动翻译技术教学创新，培养职业化语言服务人才，而且对于我国国家语言服务能力建设具有重要促进意义。文章结合该书内容，考察大数据背景下的翻译实践景观，归纳翻译技术知识框架，探讨译者技术能力体系，并解析该书的特色与意义。

关键词：大数据；翻译技术；知识框架；译者技术能力；翻译技术教学

1. 引 言

互联网与人工智能蓬勃发展，信息技术对翻译工作的渗透程度日益深化，技术应用已经成为翻译行业无法回避的事实，信息化与技术化是当前翻译职业的显著特征。技术工具能够发挥赋权增能作用，提升翻译效率，减轻译者负担。译者的应用反馈则促使技术工具不断进化更迭。译者与技术之间存在着一种互惠共生关系，人机合作已然成为现代翻译行业不可逆转的发展态势。在大数据的驱动下，翻译的社会需求量持续攀升，技术工具迭代升级，实践模式推陈致新，使得这一发展态势愈发明显。

翻译技术对翻译行业带来巨大冲击，正在改变着传统翻译模式，颠覆着传统翻译观（傅敬民、谢莎，2015:37）。近年来，翻译技术成为国内外翻译研究领域的前沿课题（王峰、陈文，2017），技术能力被视作现代译者能力体系中不可或缺的要素（Alcina et al. 2007；王华树、王少爽，2016；周恩、丁年青，2017）。大数据时代背景下，翻译实践到底发生了何种改变？翻译技术具有怎样的知识框架？译者技术能力体系由哪些要素构成？这些均是翻译学界和业界亟待厘清和解决的问题。正是在这样的时代背景下，王华树博士主编的《翻译技术教程》（以下简称《教程》）于2017年由商务印书馆和上海外语音像出版社联合推出。该书基于大数据时代语言服务行业发展的最新需求，以翻译实践中的技术问题为导向，系统阐释各种翻译技术和工具的应用，旨在梳理当前翻译技术的知识框架，建构大数据时代的译者技术能力体系。本文拟结合该书内容，尝试对上述问题予以解答，并对该书的特色与意义做出解析。

2. 大数据背景下的翻译实践景观

由于受到诸多因素的影响，翻译成为一项复杂的人类活动。学界从不同的维度探寻翻译的本质，得出翻译的语言观、文化观、功能观、社会观、历史观、认知观等，翻译研究的各种转向相继登场。通过综观以往的各种翻译观，李瑞林（2015）通过形而上的反思，提出了翻译知识观，试图从知识论视角对翻译现象做出终极性解释，将翻译定义为跨时空、跨文化、多模态的知识迁移行为。这对于理解大数据背景下的翻译实践具有重要的借鉴意义。根据翻译知识观，翻译的本质属性并非语言转换，而是知识迁移。张生祥（2016）从知识管理视角论述了翻译过程，认为翻译是一种知识管理与转化活动。因此，我们很有必要引入知识管理领域的DIKW模型，以便更好地理解翻译过程中数据、信息、知识与智慧之间的关系，如下图所示：

图1 DIKW模型

根据DIKW模型，信息通过数据来定义，知识通过信息来定义，智慧通过知识来定义，四者之间存在逐级转化关系（Rowley 2007）。换言之，数据是信息的源泉，信息是知识的基石，知识是智慧的基础和条件，智慧则是知识的应用和生产性使用（荆宁宁、程俊瑜，2005:1790）。借助该模型，翻译过程的知识迁移属性可以得到更为充分的解释。

我们可以将翻译过程中的数据分为两类：待译数据和辅助数据。源语文本可视为有待译者加工的原始数据，即待译数据。译者通过理解文本数据的意义获得原文信息，进而经由与自身已有知识体系的交互，获得文本中所蕴含的知识。在此基础上，译者以目标语为旨归，将原文知识再语境化，通过信息加工，外化为译语的文本数据，完成知识的跨语迁移过程。此外，在翻译过程中，由于翻译问题的复杂性，译者基于自身现有的知识体系，往往很难生成满意的译文。于是，译者就会求助于外部数据资源，即辅助数据。译者从海量数据中挖掘相关信息，进而获取完成翻译任务所需的知识，并最终转化为支撑翻译决策的智慧。因此，待译数据是翻译过程的起点，辅助数据则是译者顺利完成翻译过程的外部知识来源。

随着大数据时代的到来，以及相伴而生的云计算、物联网、移动互联网、人工智能等新技术的推广，海量数据已渗透进每一个行业和领域，成为重要的生产要素，对各行各业的业务形态和工作模式产生了巨大影响。纯人工驱动的翻译模式已无法满足数据激增的需求，迫使企业改变语言服务模式（王华树，2013:23）。因此，大数据对于翻译行业的影响尤为显著，主要表现为如下四个方面：

（1）翻译的社会需求快速增长

大数据时代最突出的特征就是数据量巨大，而且增长速度快，在存储、分析、获取和管理等方面都远远超出了传统数据处理工具的能力范围。大数据波及经济、科技、政治、贸易等诸多领域，海量的数据中蕴含着无限的信息，并可进一步转化为丰富的知识。各领域国际沟通日益频繁，这些知识需要通过翻译实现语际迁移，由此产生了大量的待译数据，促使翻译的社会需求量急速增加。譬如，在跨境电子商务领域，商品的营销、交易、售后等环节都会生成有待翻译加工的海量数据。

（2）翻译的业务形态多元拓展

大数据的类型呈多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，表现为文本、图像、音频、视频、多媒体等多种形式。大数据的具体载体更加丰富，如：文档、软件、游戏、网站、影视作品等。翻译的对象已远超出传统线性文本的范畴，出现了富含文字、图像、声音、影像等多模态符号的超文本。由此，大数据时代的翻译业务形态也发生了多元化拓展，表现为数字化、海量化、碎片化、多模态特征，涌现出创译、译后编辑、软件本地化、游戏本地化、网站本地化、多媒体本地化、移动本地化、视听翻译、桌面排版、搜索引擎优化等新型业务。

（3）翻译的工作方式发生革新

传统的翻译工作方式仅能处理小规模的线性文本，难以应对快速增长的翻译需求量和多元化的翻译业务形态。翻译的数字化使得计算机及文字处理软件成为现代译者的必备工具和平台。海量化的翻译任务需要翻译团队协作方能顺利完成，甚至采取众包形式，如维基百科网站的翻译，这需要完善的项目管理流程。在多模态环境下，翻译对象不仅涉及文本，还表现为图片、声音、视频形式，或者内嵌于软件、网页或游戏的代码之中，呈碎片化分布，这就需要使用特殊的工具提取待译文本。相较于传统翻译时代，大数据时代翻译工作方式的主要特点可归纳为协作化、流程化和技术化。

（4）翻译的行业模式实现升级

翻译的需求增长、形态拓展和方式革新促使作坊式的传统翻译经营模式升级为现代语言服务行业，涵盖翻译与本地化服务、语言技术工具开发、语言教学与培训、多语信息咨询等四大业务领域，形成了语言服务的产业链，涉及语言服务购买方、语言服务提供商、语言技术研发机构、语言服务行业协会、语言服务人才培养单位、语言服务行业研究机构等多个利益相关方。除了传统的译员岗位之外，还出现了术语专员、审校人员、质检人员、技术支持人员、项目经理、排版专员、本地化工程师、技术写作专员等新型工作岗位。

在大数据及相关技术的驱动下，翻译行业乃至语言服务行业在诸多方面都经历了深刻的变革。正是在这种现实背景下，《教程》由王华树博士牵头，并由来自学界和业界的多位翻译技术研究者和实践者共同参与，合力编写而成。该书着眼于语言服务行业发展的最新需求，旨在为翻译实践的各个环节提供技术解决方案。

3. 问题导向的翻译技术知识框架

技术的本质在于对人类能力的延伸和扩展。任何技术的产生均源自人类社会生活中的现实问题和需求。翻译技术亦是如此，其本质在于延伸和扩展人类的翻译能力。在大数据时代，市场上出现了各式各样的翻译技术工具，旨在解决翻译实践活动中译者遇到的各类问题。始自20世纪中叶自动化翻译技术的研究，到后来的计算机辅助翻译技术，再到今天的神经网络机器翻译技术，翻译技术取得了长足的发展，其概念内涵逐渐丰富，对翻译行业的发展产生了重要的推动作用。

如今，翻译行业形成了以机器翻译、翻译记忆、术语管理等技术为核心，并关涉翻译流程各个环节的翻译技术体系。然而，由于技术工具的多样化，翻译技术领域的知识非常庞杂，缺少系统化的全面梳理，不利于翻译从业者和学习者对翻译技术的充分认识和掌握。《教程》以解决现代翻译实践中的技术问题为导向，展现了大数据时代翻译技术的知识框架，有助于翻译实践从业人员对翻译技术进行系统化学习，可图示如下：

图2 翻译技术知识框架

根据《教程》的内容编排，翻译技术知识框架由10大版块构成，各个版块分别为现代翻译实践中的各类问题提供技术解决方案。该框架的搭建具有鲜明的问题意识，尤其体现在各章“本章导言”和“思考题”部分，旨在为翻译技术学习者的技术疑惑提供解答。

基础知识版块厘清了翻译技术的概念和本质，梳理了翻译技术的基本分类、行业应用和行业标准。翻译技术在国内外具有至少10种不同称谓，这极易引起概念上的混淆，不利于形成统一认识。编者通过分析相关概念，并借鉴国际标准ISO17100:2015，将翻译技术定义为“翻译服务人员在翻译过程中综合应用的各种技术”（p.4），包括译前、译中、译后阶段可能用到的所有技术。该定义具有很好的概括性，为该书的内容组织提供了概念依据。现有翻译技术教材多以“计算机辅助翻译”命名，但其内容一般并非仅涉及计算机辅助翻译。该书命名采用“翻译技术教程”，从而使得书名与内容之间具有逻辑一致性。

搜索技术版块为译者的信息搜索提供技术支持。在大数据时代的海量信息环境下，搜索对于译者而言尤为重要，是解决翻译问题的重要手段。编者首先通过一次关于译者搜商的问卷调查结果分析，论证了搜索对于翻译实践的重要性；接着介绍了搜索引擎、在线词典、语料库、数据库、术语库、桌面搜索等常用搜索工具和资源，讲解了各类翻译内容的搜索方法和高级搜索技巧；最后还探讨了搜索技术在翻译教学与研究中的作用，并归纳出了利用搜索解决翻译难题的工作思路。

语料库技术版块讲解如何使用语料库解决实际翻译问题。近年来，语料库成为翻译研究与实践中的重要工具，该书关注语料库技术在翻译实践中的应用。该版块介绍了语料库的概念、发展、类型和技术，尤其是重点阐述了翻译语料库的制作方法，并通过五个翻译项目真实案例，展示了语料库技术针对具体翻译需求提供的解决方案。

机辅翻译技术版块主要解决翻译实践中译文的重复使用和一致性问题。该书将机辅翻译工具的发展划分为萌芽期、初步发展期、迅速发展期和全面繁荣期，并对比了未使用和使用机辅翻译工具的翻译流程。翻译记忆是机辅翻译工具的核心技术，但经过多年的发展和进化，现今的机辅翻译工具融合了许多其他功能，包括文字提取、预翻译、自动提示、机器翻译、质量保障、术语管理、翻译管理、翻译协作等。编者介绍了国内外主流的机辅翻译工具，并安排三章内容专门讲解SDL Trados Studio、memoQ、Déjà Vu软件的详细使用方法。这三款软件是当前翻译行业中应用最为广泛的机辅翻译工具。

机器翻译技术版块关注机器翻译在翻译实践中的应用问题。虽然机器翻译技术研究的目标是实现高质量全自动翻译，消除人类跨语言交流的障碍，然而，由于人类语言的复杂性和翻译问题的劣构性，这一目标很难成为现实。尽管如此，经过几十年的发展，机器翻译系统产出的译文质量得到显著提升，甚至在某些垂直领域实现了高质量全自动翻译，译后编辑成为当下机器翻译在翻译实践中的主要应用模式。编者概述了机器翻译的发展历程、工作原理、主要应用和质量评测，并分析了译后编辑的市场需求，介绍了译后编辑的工具与案例，并对机器翻译和译后编辑的未来发展做出展望。

本地化技术版块旨在为本地化项目中的翻译问题提供解决方案。本地化是现代语言服务的重要组成部分，集翻译能力、技术能力和管理能力为一体（p.36）。本地化工程技术包括本地化工程分析技术、本地化预处理技术、本地化翻译技术和本地化后处理技术。编者介绍了本地化的基本概念和相关技术，讲述了本地化翻译技术与工具的选用策略，并通过软件本地化、网站本地化、游戏本地化、手机应用程序本地化的实际案例，说明了本地化技术的具体应用。

术语管理技术版块旨在应对翻译实践中术语管理问题，最主要的作用就是保证术语使用的一致性。作为表征专业概念的语言形式和知识单元，术语构成了翻译实践的主要对象，术语管理对于翻译质量保证具有重要意义。编者介绍了术语管理的基础知识和主要技术，通过实际翻译项目案例，详细展示了SDL MultiTerm、memoQ、语帆术语宝三种术语管理工具的使用步骤，并剖析了译后编辑和网站本地化真实项目中的术语管理流程。

技术文档写作版块涉及语言服务产业链上游的技术文档创作问题。该版块虽不直接关注翻译问题，但技术文档是翻译项目的起点，译者很有必要知晓技术文档的生成过程，以更好地完成翻译任务。编者阐述了技术文档写作的概念、重要意义、法律法规、行业标准、工作流程和技术工具，并简要介绍了内容管理、文档写作、页面排版、制图等技术写作常用工具。

翻译管理技术版块聚焦翻译项目管理问题的技术实现。在语言服务背景下，翻译项目往往需要多方参与才能顺利完成。有效的项目管理不仅有助于翻译项目的按时交付，还可控制项目成本与收益之间的平衡。编者讲解了翻译管理的概念、重要意义、主要环节和相关技术，阐释了语言服务项目的端到端管理模式，并通过应用示例介绍了国内外的主要翻译项目管理系统。

其他辅助技术版块则涉及译前、译中、译后阶段所使用的各种其他辅助技术，包括文档格式转换、语音识别、文字输入、文字识别、文件内容辅助检查等。编者重点介绍了格式转换工具、文字识别工具和正则表达式的使用，此外还有机辅翻译工具的扩展程序和插件。

通过对上述10个版块的内容讲解，《教程》对大数据时代翻译技术领域的知识做了系统化梳理，勾勒出现代翻译技术的知识框架，对于翻译技术学习大有助益。需要指出的是，各种翻译技术均作用于翻译过程，翻译过程可被视为一个生态系统，各个环节彼此牵连，相互影响。因此，上述各版块之间并非彼此割裂，而是相互关联的协同关系。

4. 大数据时代的译者技术能力体系

信息技术在翻译实践中的作用已经得到学界的关注，众多翻译能力模型中均涉及技术工具要素。譬如，西班牙翻译能力研究小组PACTE（2005）的翻译能力模型中包含工具子能力，即译者在翻译中对文献资料和信息技术的使用；Göpferich（2009）的翻译能力模型中设有工具与研究能力，即译者在翻译中对传统和电子工具的使用。此外，翻译服务欧洲标准（EN15038:2006）和国际标准（ISO17100:2015）均将技术能力视作翻译能力的要素。国内研究者也做了相关论述。譬如，王树槐和王若维（2008）的工具能力、文军和李红霞（2011）的IT能力、冯全功和张慧玉（2011）的翻译工具（软件）运用能力等。虽然这些研究均将工具能力或技术能力视为译者能力的要素，但主要侧重技术工具的操作层面，未进行深入的概念阐释和理论建构。

在大数据时代的背景下，技术在翻译实践中的重要作用已是有目共睹的事实，翻译技术已经构成了翻译从业者不可逃脱的命运（王华树，2016:20），翻译相关的技术工具或软件种类繁多，且持续迭代升级，层出不穷。在以前，工具能力只不过是翻译能力的众多要素之一。在如今大数据环境下，译者技术能力的地位得以前景化，已不再限于几款工具或软件的使用，形成了以解决翻译流程中各种技术问题为目标的复杂能力体系。这种体系在《教程》一书的内容架构上得到了充分体现。在前人研究的基础上，根据该书所呈现的翻译技术知识框架，我们尝试提出大数据时代的译者技术能力体系模型，图示如下：

图3 译者技术能力体系模型

如上图所示，译者技术能力体系首先由技术知识、技术思维和工具能力三种要素构成。技术知识指译者对翻译技术的概念化认识和理解，包括翻译技术的本质、概念、分类、标准以及具体技术工具的原理、特点和功能等。技术思维指译者具有利用技术工具解决翻译实践问题的意识。工具能力则指译者为解决翻译实践问题对具体技术工具的操作和使用，主要包括8种类型的翻译技术工具的使用。在翻译实践中，具备技术思维的译者能够针对具体问题实施需求分析，寻求技术解决方案，选取合适的技术工具。技术工具的正确选取有赖于译者的技术知识。译者将当前的技术需求与自身的技术知识储备相匹配，从而确定能够有效解决当前翻译问题的具体技术工具。因此，译者的技术知识和技术思维均指向译者的工具能力。

信息素养位于该模型的最下方，发挥基础支撑作用。译者信息素养指“译者为胜任翻译工作，积极利用各种信息工具与资源、主动开展信息实践活动而发生的批判性知识发现与建构体验”（王少爽，2017:58）。大数据环境下翻译过程实质上是译者与信息的交互过程。译者对各种技术工具的使用，其实就是借助信息技术介入翻译过程，为信息的跨语转化提供各种便利。译者信息素养的重要体现是搜索能力，亦称搜商。鉴于个体知识存量的有限性，译者在翻译实践中遇到问题时，往往需要借助搜索，从外部信息资源中获取所需知识，才能更好地解决实际问题。信息素养不仅有助于译者解决翻译过程中语言层面的问题，还有助于译者应对技术难题。工具能力涉及8类技术工具，每类会有许多具体实现形式，总数成百上千，且不断升级换代，推陈出新，而且每种工具还有许多具体功能，译者很难做到样样精通，难免不会遇到问题，这就需要通过搜索来获取问题解决方案。编者指出，除了语言搜索外，译者还应时刻保持技术敏锐度，关注信息技术的最新发展，培养利用新技术解决翻译问题的技术思维，不断进行搜索方式的创新，让技术服务于翻译工作（p.89）。

《教程》的内容设计正是秉持了体系化的编写思路，与上述译者技术能力体系模型具有很好的契合度。技术知识体现为书中对翻译技术及各种具体技术和工具的概念、原理、历史、特点、功能等知识的讲解。技术思维贯穿该书始终，通过实际翻译项目案例，以真实需求为引导，向读者展示了如何通过技术解决现实问题的思维方式。针对工具能力所涉8类技术工具，该书均辟有专门章节对其进行细致的陈述和展示，每类工具均设有相应的实际应用案例。根据应用的广泛度，编者选择每类技术工具中最具代表性的主流工具进行详细介绍，配有大量操作界面截图，以确保读者能够清晰掌握工具的使用方法和步骤。关于信息素养和搜索能力，该书通过调查数据说明了搜索能力对于翻译工作的重要性，展示了多种搜索工具和资源以及高级搜索技巧，并归纳出利用搜索求解翻译实践难题的工作思路。

译者技术能力体系培养的重要途径是翻译技术教学，翻译技术教学的核心则是翻译技术课程设计。编者系统探讨了翻译技术课程的设计思路，统合目标、内容、过程和评价四要素。就目标而言，翻译技术课程旨在帮助翻译专业学生学习技术知识和技能，建构翻译实践所需的技术能力体系。就内容而言，编者分别探讨了翻译本科和硕士阶段的翻译技术课程内容设置，涵盖上述翻译技术知识框架的10个版块。就过程而言，编者对比了翻译技术教学和传统翻译教学的区别，并提出四种教学模式：基于Blackboard平台的教学资源库建设、基于技术难点的“微课程”教学、基于Web 2.0论坛的以学生为中心的教学、基于虚拟教室的远程翻译技术教学。《教程》向读者展示了具有时代特征的翻译技术知识框架，可为翻译技术课程的设计和实施提供重要的内容支撑。各章之间既相互关联，又具有一定的独立性，构成各种翻译技术专题。教师可根据所在翻译院校的特点，结合学生技术学习的具体需求，灵活选用相应章节和版块的内容，开发定制化的翻译技术课程，从而增强翻译技术教学的针对性和有效性。

5. 编写特色与意义解析

翻译教材是翻译学科建设的核心，承担着传递课程理念、表达课程内容的使命（陶友兰，2012:82）。作为翻译教材家族的新成员，翻译技术教材是翻译技术繁荣发展的必然要求，也是翻译技术学习的重要参考工具。截止目前，国内外出版的计算机辅助翻译或翻译技术教材已达10余部。整体而言，国外教材偏重理论性，注重技术概念和原理的介绍；国内教材偏重应用性，侧重工具功能和实操的展示。与现有相关教材相比，《教程》一书的显著特色可归纳为四个方面：

（1）梳理框架，建构体系。该书系统考察当前语言服务行业的翻译技术与工具应用情况，厘清基本概念，消除认识误区，探寻翻译技术本质，形成了由10个版块构成的翻译技术知识框架，内容充实，时效性强，并力图建构大数据时代的译者技术能力体系。

（2）校企融合，产学联动。该书主编兼跨翻译学界与业界，熟谙翻译技术实战，编者团队由一线语言服务企业技术专家和高校翻译技术教师组成，前者通晓翻译技术实际应用，后者深知学生的技术学习需求，产学互补，协同创新，为该书质量提供有力保障。

（3）项目驱动，问题导向。该书包含丰富的翻译项目案例，源自SDL、Kilgray、Atril等知名语言服务企业和语言技术研发企业，以真实案例分析为驱动，以解决翻译实践问题为导向，反映语言服务行业的最新需求，展示知名企业的技术解决方案和工作流程。

（4）突出应用，兼顾理论。该书注重翻译技术在语言服务行业中的实际应用，详细讲解多款主流软件的实操过程，兼顾相关概念、原理、标准等理论知识的传授，以理引路，以例示范，透析应用，启发深思，发展学生的技术思维，全面培养学生的技术能力。

“一本具有传授知识和培养能力双重功能的教材，其完整的知识结构应包括两部分：知识系统结构，其功能测重知识传授；知识应用结构，其功能侧重知识应用和对学生智能的训练及能力的培养”（任丹凤，2003:6）。就知识系统结构而言，《教程》具有完备的翻译技术知识框架，反映了大数据时代语言服务行业的最新发展和需求；就知识应用结构而言，该书以解决现代翻译实践中的技术问题为导向，配有大量的实际翻译项目案例，编排有序，图文并茂，讲解到位，系统阐释了语言服务流程中的多种技术手段和应用工具，旨在培养具备大数据时代翻译实践所需技术能力体系的职业化翻译人才。该书具有传播翻译技术知识和培养译者技术能力双重功能，既可用于高校翻译技术教学与研究，推动教学改革，拓展研究视野，亦可为语言服务从业人员提供技术参考，深化技术认知，提升实战能力。

在“一带一路”倡议的时代背景下，我国与沿线国家的国际交流与合作愈发频繁，必然催生更大规模的多元翻译需求，促使中国语言服务行业的发展进入快车道（黄友义，2017:1）。翻译技术在语际沟通活动中的应用将更加深入且不可或缺（Doherty 2016），已经成为语言服务行业发展的关键要素，并被视作我国国家语言服务基础设施建设的重要组成部分（王传英等，2017）。该书的出版正是迎合了当今时代和市场的技术需求，清晰展现了大数据环境下翻译技术的发展图景，有助于高校翻译技术教学的改革与创新，培养翻译能力与技术能力兼备的语言服务专业人才，进而对我国国家语言服务能力建设具有重要促进意义。

参考文献（请参见期刊原文）

引用格式：
王少爽 覃江华. 大数据背景下译者技术能力体系建构[J]. 外语电化教学 2018(1): 90-96.