摘要：本文从机器学习、自然语言处理（NLP）、深度学习的角度出发,对人工智能技术进行了介绍,分析了计算机辅助翻译软件（CAT）的概念内涵与功能,探究了CAT工具类型,对这些工具的翻译质量进行了评估。同时,围绕自然语言处理（NLP）技术、机器学习技术、语音识别与合成技术、图像识别技术,对人工智能技术在CAT软件中的应用进行探讨,旨在为CAT软件的发展与应用提供一定的指导。

　　关键词：人工智能技术；翻译软件；计算机辅助翻译

　　0引言

　　随着全球化深度发展,跨语言交流愈加频繁。为满足跨语言交流需求,推动社会经济健康发展,提高我国国际影响力,计算机辅助软件翻译软件（CAT）应运而生。虽然早期CAT软件引入翻译记忆、术语库等功能,但是其依赖规则匹配与人工干预,智能化发展水平低。在人工智能技术（AI）快速发展的大背景下,将AI技术与CAT软件相结合,有助于优化翻译流程,促进翻译智能化、智慧化发展,提高翻译的准确性,助力语言服务产业升级。因此,人工智能技术被广泛应用在计算机辅助翻译软件中。为提高应用效果,有必要对基于人工智能技术的计算机辅助翻译软件进行深入研究,以更好地助力人工智能技术在翻译领域的发展。

　　1人工智能技术的简介

　　人工智能（简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学。通过算法与数据驱动,使计算机系统具备感知、推理、学习和决策能力是人工智能技术的重要目标[1]。机器学习、自然语言处理（NLP）、深度学习属于人工智能的关键技术。（1）机器学习。机器学习在算法的作用下能够自动从大量的数据中进行学习,找到数据规律,挖掘数据价值,为决策制定与合理预测提供可靠的支持。（2）自然语言处理（NLP）。NLP研究计算机与人类语言的交互。机器翻译、语义分析、语音识别与生成等都是NLP的子领域。应用NLP可以极大提高语言处理水平,加强人机互动,为人类的生产与生活提供便利。（3）深度学习。机器学习涵盖深度学习。机器学习依赖神经网络架构,在神经网络的作用下,机器学习能够处理海量数据,发现数据间关系,了解数据复杂模式[2]。深度学习技术适用于完成图像识别、语音识别与大量语言语料库中的翻译任务。随着算力提升、大数据积累与算法创新,人工智能被广泛应用在医疗、金融、交通、翻译等领域,在推动各领域发展中发挥着重要价值。

　　2计算机辅助翻译软件概述

　　2.1 CAT软件的定义与功能

　　计算机辅助翻译软件（简称CAT软件）是借助计算机技术辅助人工翻译的工具系统,通过整合翻译记忆、术语管理、文本分析等功能,优化翻译流程并提升效率[3]。重复利用已有翻译资源,非完全替代人工翻译是CAT软件的核心逻辑。翻译记忆、术语管理、文本预处理与格式适配、质量检查与协作工具是CAT软件的核心功能。翻译记忆体现在软件能够自动存储译者翻译的句子或段落,形成记忆库。当再次出现相同或相似的文本时,系统可快速匹配并推荐历史译文,提高翻译效率。术语管理则是软件支持创建、存储和检索专业术语库,保证特定领域（如法律、医学等）术语翻译的准确性与统一性。文本预处理与格式适配体现在软件可兼容DOC、PDF、HTML等诸多文件格式,自动识别并分离文本与格式代码,节约人工排版时间。质量检查与协作工具能在内置语法校验、数字格式检查等功能的作用下,提高翻译的准确性,避免出现翻译不科学的问题,同时还支持多人协作翻译,有助于确保翻译进度,提升翻译效率,满足大型翻译项目对时间的要求[4]。

　　2.2 CAT工具类型与质量评估

　　在人工智能技术迅速发展的大环境下,AI技术已经与CAT软件相融合,形成了诸多CAT工具,使翻译突破了已有翻译资源的限制,更加自动化、智能化,翻译的准确性大大增强,效率和质量也有显著提升。DeepL、SDL Trados、谷歌翻译、Microsoft Translator、百度翻译、有道翻译是重要的工具。为满足用户对翻译的需求,帮助他们选择合适的翻译工具,有必要对翻译工具的质量进行评估。一般而言,多将BLEU（双语评估基础研究）分数和人工评估作为质量评估指标。BLEU分数的范围是0~1分,用于定量评估翻译的质量。分数的高低与翻译质量成正比,分数越接近1,代表翻译的准确性与上下文翻译的关联度越高,即翻译效果越好。平均BLEU分数的计算公式如式（1）所示：

　　式中,NS表示样本数量；BLEUi表示第i个样本的BLEU分数。通过计算平均BLEU分数,更为全面准确地了解翻译情况,科学评估翻译水平。

　　为强化翻译评估效果,有效评估CAT工具的翻译质量,不仅可以利用BLEU分数开展评估工作,而且可以将专业译员作为评估对象,便于对工具翻译性能进行系统、细致的分析,更好地掌握工具的翻译情况,加强对其翻译质量的评估,得到可靠的质量评估结果。

　　对于用户而言,其可以根据翻译需求,选择合适的翻译工具,以达到良好的翻译效果[5]。

　　3人工智能技术在CAT软件中的应用分析

　　3.1自然语言处理（NLP）技术

　　自然语言处理技术是人工智能技术的构成要素。将自然语言处理技术应用在CAT软件中,能够提高计算机对语言的理解与分析能力,保证翻译效率与质量。神经机器翻译（NMT）引擎的集成、智能语法与风格检查是该技术在CAT软件中的重要应用场景。在神经机器翻译（NMT）引擎的集成层面,CAT软件通过整合NMT技术,能够将上下文进行密切联系,增强上下文翻译的连贯性,也能够提高语义转化能力,确保翻译效果。与传统基于规则的机器翻译相比,NMT不仅可以更加准确地分析整个句子,甚至了解整个段落的语境,对文本内容进行合理准确的翻译,而且可以处理复杂句式和一词多义现象。以“I banked on your support”文本翻译为例,系统在NMT的作用下可联系上下文自动将“banked”译为“依赖”,而非译为“存钱”,使翻译符合文本语境。在智能语法与风格检查方面,NLP模型可以实时检测译文,及时发现语法错误、用词不当和风格偏差等问题[6]。例如,DL Trados的Terminology Recognition功能通过语义分析,能快速识别术语库中未匹配的专业词汇。Wordfast在AI技术的支持下可以根据目标语言习惯,使用更为自然的表达方式,增强翻译的流畅度,满足用户翻译需求,提高跨语言交际水平。

　　3.2机器学习技术

　　机器学习（简称ML）既可以优化CAT软件翻译流程,又可以提高翻译水平。在CAT软件中,机器学习常被应用于翻译记忆库的智能匹配与扩展。在应用的过程中,ML算法能够通过分析历史翻译数据,对翻译内容与译文进行动态匹配,以及进行自动对齐与语料挖掘。从动态匹配的角度分析,基于向量空间模型计算源文本与记忆库句子的语义相似度,即使字面不完全相同也能推荐最相关译文。例如,在翻译“如何提升客户满意度”中文时,将记忆库中的“提高用户满意度的方法”的语句进行自动关联匹配,采取记忆库中的译文对当下语句进行翻译。在自动对齐与语料挖掘层面,利用无监督学习从平行语料中自动提取双语对,扩充记忆库。例如,SDL Trados Studio的AI助手能够从大量的文档中挖掘潜在翻译片段,增强翻译的适用性,提升翻译效果。除此之外,基于机器学习的CAT软件还能够使系统根据用户修改习惯调整翻译策略。例如,有的用户习惯将“AI”翻译为“人工智能”而不是“人工智慧”。在翻译的过程中,系统会自动记忆用户的偏好,在下一次翻译的过程中会提醒用户,以使翻译内容符合用户语言使用习惯。

　　3.3其他人工智能技术应用

　　语音识别与合成技术、图像识别技术属于人工智能技术范畴。基于语音识别与合成技术的CAT软件能够提高口译效果,促进跨语言交流。例如,微软Translator在语音识别与合成技术的支持下可将演讲者的语音同步转化为文字并生成译文,通过扬声器输出,使演讲对象理解演讲内容。谷歌Translate的对话模式支持双向语音翻译,能够自动识别说话者语言并生成自然语音译文,增强交流的便利性。在图像识别技术的支撑下,CAT软件可以对图像识别的文档进行翻译。以DeepL的截图翻译功能为例,其可以对上传的截图内的文字进行翻译,保证翻译效率。同时,基于图像识别技术的CAT软件还可以智能区分不同语言区域,结合NLP模型进行针对性翻译,提升多语言混合文档处理水平。针对商标、包装等视觉元素中的文字,基于图像识别技术的CAT软件不仅可以翻译视觉元素的文字,而且可以提出合理的设计建议,使翻译后的文字与原有设计保持协调统一,增强整体美感与识别度。随着人工智能技术的快速发展与技术在CAT软件的深入应用,翻译领域将会迈向发展新征程,不断满足用户对翻译功能日益增长的需求。

　　4结语

　　综上所述,在经济全球化、世界经济一体化的时代背景下,计算机辅助翻译软件（CAT）在国际交往中占据着重要地位。为实现语言服务产业发展目标,保证产业经济效益,激发行业发展活力,提升翻译服务质量,有必要优化CAT软件。随着深度学习、自然语言处理（NLP）等人工智能技术不断取得突破,翻译领域迎来了发展机遇。为改进CAT软件,增强CAT软件性能,促进翻译英语纵深发展,提高语言服务产业发展水平,有必要将人工智能技术与CAT软件深度融合,以AI技术驱动CAT软件发展,强化翻译效果,满足翻译需求。

　参考文献

　　[1]罗晶,文苑,王丹,等.人工智能技术在计算机辅助翻译软件中的应用[J].电脑知识与技术,2025,21(6):22-23+38.

　　[2]赵政廷,柴明熲.人工智能时代的翻译技术探索—Python编程在翻译流程中的应用示例[J].中国翻译,2025,46(1):113-124.

　　[3]肖志清,韩鑫雨.人工智能时代翻译技术应用伦理研究:概念、问题与对策[J].民族翻译,2024(6):18-25.

　　[4]包艳艳,王宝妮.人工智能翻译技术研究综述[J].电子产品世界,2024,31(10):55-58.

　　[5]薛海霞.人工智能技术在计算机辅助翻译软件中的应用[J].信息与电脑(理论版),2023,35(3):179-181.

　　[6]周兴华,王传英.人工智能技术在计算机辅助翻译软件中的应用与评价[J].中国翻译,2020,41(5):121-129.