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前言

翻译是古老的跨语言交际活动,涉及复杂的心智过程,其能力不易界定、识别,更难量化。因此,研究者多通过考察翻译能力的构成要素来分析翻译能力。翻译能力研究萌芽于20世纪七八十年代;20世纪90年代,研究者开始探索翻译能力的构成要素(Wilss 1982)。经过西班牙“翻译能力习得过程和评估”(Process in the Acquisition of Translation Competence and Evaluation,简称PACTE)研究小组、奥地利TransComp研究小组以及“欧盟翻译硕士项目”(European Masters in Translation,简称EMT)专家团队等的进一步探索,翻译能力研究如今已成为翻译学领域尤其是翻译教学和译者培训的核心话题。

大数据时代,信息技术的快速发展极大地改变了翻译行业、语言服务业的布局以及译者的工作环境,计算机辅助翻译工具、语料库、机器翻译等成为译者必备的翻译工具。翻译能力研究不断借鉴心理学、语言学、神经科学等领域的理论、方法和最新成果,探索翻译作为语言转换过程、交际过程以及决策过程等方面的特征与规律,相关成果广泛应用于翻译教学和译者培训中。可以说,翻译能力研究已成为真正连接翻译学理论、翻译教学和译者培训的重要纽带,也为翻译产业的发展奠定了基础。翻译能力研究的前沿团队PACTE研究小组和EMT专家团队根据研究进展、技术工具发展和市场需求,不断修订已有翻译能力框架,使人们不断拓展和深化对翻译能力的认知。显然,翻译能力研究已离不开对现代翻译技术能力、修改能力、机器翻译能力等新能力要素的讨论,相较于三四十年前其内涵和外延已有很大拓展。

在翻译能力研究过程中,我们必须明确如下问题:除了双语能力外,一般意义上的翻译能力还包括哪些能力、技巧和素质?大数据时代对译者翻译能力提出了新的要求,除了传统意义上的翻译能力,译者还应具备哪些新的翻译能力?如何评估翻译能力?等等。

基于此,本书围绕国内外翻译能力研究进展、大数据时代必备的翻译能力、翻译能力评估等三部分内容共七章展开。第一、二章为第一部分,主要关注国内外翻译能力研究的进展;第三、四、五章为第二部分,重点讨论大数据时代必备的翻译能力;第六、七章为第三部分,考察翻译能力评估的研究现状与进展,总结和展望翻译能力研究。具体分述如下。第一章首先阐述翻译能力的定义、构成要素和研究方法,重点介绍PACTE翻译能力模型、TransComp翻译能力模型和EMT翻译能力框架,以及它们的发展与优化。第二章概述翻译能力发展的不同阶段,以及围绕翻译能力进行的理论和实证研究。第三章介绍计算机辅助翻译工具和机器翻译工具等在翻译能力培养中的作用。第四章讨论翻译修改能力,从译入和译出两个方向介绍著名翻译家的自我修改与他者修改。本章提出,借鉴翻译家的修改经验,有助于培养译者的修改能力。此外,本章也探讨了国外翻译修改能力模型。第五章介绍国内外译后编辑能力研究,探讨了译后编辑能力模型及译后编辑能力的培养。由于机器翻译技术尚未成熟,所以未来很长一段时间内,译后编辑将成为机器翻译的有效补充。第六章介绍翻译能力评估的类型、理论、方法和实践。第七章总结翻译能力研究的主要贡献、目前存在的主要问题,并指出未来研究的发展趋势。

翻译能力研究的重要性不言而喻,但是我们也要清晰地认识到目前翻译能力研究的局限性。现有的翻译能力模型在一定程度上是静态的而非动态变化的(Piotrowska 2015:20)。此外,基于实验室的翻译过程研究涉及的被试、语料、文体类型等往往比较有限,因此无法完全模拟真实状态下的口笔译活动,也不能完全概括翻译能力研究的全貌。未来基于翻译能力的实证研究还需要进一步加强,理论研究也需要进一步拓展(Hurtado Albir 2021:389)。

北京科技大学赵秋荣博士的学术专长为语料库翻译研究和翻译能力研究,她负责前言、第一章、第三章、第四章、第五章和第七章的撰写,以及全书统稿工作。中国人民大学葛晓华博士的学术专长为翻译能力和翻译评测研究,她负责本书第二章和第六章的内容。书稿付梓之际,衷心感谢我们的导师王克非教授。蒙老师知遇之恩,我们得以进入语料库翻译学及翻译能力研究领域,并在其指引下不断了解学术前沿,拓展研究方向。学术研究道路上一路走来,感谢诸多前辈、师长和朋友的鼓励与帮助;感谢北京科技大学和中国人民大学领导和同事们的鼓励;感谢博士生、硕士生们与我们一道不断尝试新工具、新方法。辛苦,但乐趣无穷。感谢外研社都帮森老师和王丛琪老师带领的编辑团队,他们严谨、认真的编校工作使书稿不断完善,个人受益颇多。最后特别感谢家人的理解和支持。

受个人水平限制,书中难免还有诸多不足或需要继续探讨商榷之处。恳请各位专家、学者、读者朋友们多多批评,多提宝贵意见和建议,督促我们进一步提高!

赵秋荣 葛晓华
2022年5月 Z/H7ztLloIskPTq7/jQNce7zXnsa0j0cFTk4e7g3jIIB6jglT+R8tb6xEhoaTzgB

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