1、引言

翻译学是一门综合性学科，它是从多个知识领域分别发现多种抽象客体作为自己的研究对象而综合形成的系统理论，这种抽象客体正是相关交叉学科的共同切合点。(方梦之，2024)作为一门跨学科的研究领域，翻译学一直在不断地发展和演变，受到了国内外学者的广泛关注。翻译研究的热门主题不仅反映了学术界的研究兴趣和趋势，而且还揭示了社会文化、教育政策以及科技进步对翻译实践和理论的影响。因此，探索翻译研究的热门主题、主题热度及其演化过程不仅有助于理解翻译学科的发展轨迹和未来走向，而且为翻译教学和实践提供理论指导和参考。

本研究基于LDA主题建模，以《外语电化教学》期刊为例，挖掘与“翻译”相关的热点主题，计算主题强度以及分析主题随时间演化的进程，以期深入理解翻译研究的发展动态及未来趋势。

2、数据来源与研究设计

2.1数据来源

在中国知网高级检索页面“主题”搜索框中键入“翻译”,在“文献来源”搜索框中键入“外语电化教学”,时间截点为2023年12月31号，共得到342条数据，检索时间为2024年3月6号。逐条读取，人工删除非翻译主题论文、书本评介、会议纪要、工作坊述评、培训通知等内容后，得到有效数据217篇论文，最早的一条相关数据出现于1985年。综合来看，《外语电化教学》“翻译”相关主题的刊文量虽然偶尔有小的回落，但整体呈上升趋势。根据论文数量折线图的发展走势，我们把数据分成三个阶段(图1):1985年-2011年起步阶段(45篇)、2012年-2018年发展阶段(75篇)、2019年-2023年稳定阶段(97篇)。

2.2 研究设计

我们选取论文的题目、发表时间、关键词、摘要作为初始语料，添加关键词到Jieba词库，载入停用词，并分词。通过多个模型的试验，经过人工检查、校对模型对主题分类的合理性，最终我们选择在Python环境中使用潜在狄利克雷分配(LDA)进行主题建模并可视化数据，具体分为三步(图1):1)把初始语料进行一致性计算后，得出最优主题数，获得期刊有关“翻译”论文的主题分类及每篇论文对应的类别、主题对应的关键词及其权重。结合文本细读，人工分析模型给出的每篇论文所属类别是否合理，归纳各个主题的主要内容，并给类别命名，分析代表性论文；2)绘制主题热度河流图，分析各个主题的发展走势；3)用桑基图展示从1985年到2023年《外语电化教学》期刊上“翻译”主题随时间的演变。

图1 研究设计

3、研究结果及分析

3.1 主题分类

LDA模型无法自动确定主题数，我们先使用一致性计算，求得最优主题数为4,找出了《外语电化教学》有关“翻译”的4个主题的关键词，按照其所占权重进行排列(表1),结合每个主题下的论文和关键词，将这四类主题命名如下：

主题一：智能技术驱动的翻译研究及教学

智能技术驱动的翻译研究及教学是一个涵盖创新和前沿研究的领域，集中探讨在翻译教学、译文测评、语料库建设以及翻译研究和实践中，机器翻译、人工智能、眼动追踪、互联网+等技术和理念的应用，以提升翻译的质量、效率，改进教学方法。

随着技术的发展，机器翻译已从简单的统计机器翻译(SMT)演变为更加复杂和高效的神经机器翻译(NMT)模型。这些模型的核心在于深度学习和注意力机制，它们能够学习大量的语言数据，并更好地处理翻译过程中的语境和语义关联。在智能技术驱动的翻译研究领域，技术不仅用于提高翻译质量，还涉及到翻译教学和口译教学，旨在培养下一代翻译人才。计算机辅助翻译(CAT)工具和软件已经成为专业翻译流程的重要组成部分，帮助翻译人员和学生提高工作和学习效率。此外，构建有效的评分系统来评估翻译质量，以及使用AI来提高口译和笔译的教学效果，都是该领域的研究焦点。通过智能技术的应用，翻译问题可以得到更快的解决，同时语言学习的模式也正在因人工智能的集成而发生变革。从底层的软件工程到高级的语言处理，智能技术在翻译研究及教学中扮演着不可或缺的角色，为这个领域带来了新的机遇和挑战。

具体来看该主题下的关键词：“机器翻译”是智能技术在翻译领域应用的核心。例如，论文《译前编辑和机器翻译研究综述(1990—2023)》梳理了过去几十年机器翻译的发展，发现译前编辑和机器翻译研究的焦点为文本类型、译后编辑效率、机器翻译系统和翻译质量评估，并提出了未来可能的四个研究方向。(徐红，黄协安，2023)其次，“人工智能”正在推动翻译工具和方法的发展。《人工智能赋能语音识别与翻译技术对同声传译的影响：实验与启示》通过实验探讨了语音识别和机器翻译系统的应用辅助同声传译的可能性。结果发现，在客观信息方面，机器辅助有一定积极作用，但有可能分散口译员精力和逻辑理解，作者进一步阐述了实验结果对于口译教学的启发。再者，智能“技术”在翻译教学，尤其是“口译”教学中的应用，正在改变传统教育模式，如《ChatGPT时代机器翻译译后编辑能力培养模式研究》提出了构建一个“ChatGPT+MTPE”交互式译后编辑能力培养模式，并通过实验证明了其有效性，为ChatGPT时代人工智能赋能翻译能力培养提供理论指导和实证支持。

智能技术驱动的翻译研究及教学正在经历前所未有的变革。通过机器翻译的持续优化、人工智能技术的融入、以及教育模式的创新，这些研究不仅展示了智能技术在提高翻译质量和教学效率方面的潜力，也为未来的翻译实践和教育方法提供了新的思路和方向。

主题二：翻译(口译)教学实践与模式探索

这一主题围绕翻译，尤其是口译教学模式的创新、技术工具的应用、学生能力的培养以及教学方法的改革等方面，揭示了翻译教育向着更高效、互动性强、适应性广的方向发展的趋势。

进一步而言，可以分为以下几个子主题：1)口译与翻译技能的培养：在翻译教学过程中，特别是口译教学，重视学生翻译技能的全面发展，强调理论知识与实践技能的结合；通过模拟真实翻译场景的教学方法，提高学生的口译应对能力和专业技能；2)教学模式的创新与应用：包括探讨传统翻译教学与现代技术工具相结合的新模式，如利用云计算平台、在线学习资源和多媒体工具，为学生提供更灵活、互动性更强的学习环境；这些技术的应用旨在增强学生的学习体验和实践机会，提高翻译教学的互动性和有效性；3)语料库和技术工具在翻译教学中的应用：强调语料库和其他翻译辅助工具在提高翻译教育质量中的重要性；这些工具可以帮助学生深入了解语言的实际使用情况，使得译文更准确、自然。同时，也为教师提供了丰富的教学资源，用于设计更具挑战性和针对性的教学活动。

我们来看该主题下的关键词：相当多数量的论文集中讨论了“口译”技能的培养方法、面临的挑战以及如何利用现代技术辅助“学生”“提高”口译“能力”。《同声传译模型教学研究》深入探讨了同声传译在不同教学阶段的教学模型和方法，提出了结合Gile’s模型和多媒体教学工具，提高学生实际口译能力的教学策略；《云计算学习平台下MTI翻译工作坊教学模式研究》聚焦于云计算技术在翻译教学中的“应用”,探索了一种新的翻译工作坊“教学模式”。该模式通过将云计算技术融入翻译教学，为学生提供一个更加灵活和互动的“学习”环境，“培养”了学生的翻译技能和合作能力。通过对这一主题的探索，促使我们深入思考如何通过专业技能培养、创新的教学模式和技术工具的应用，有效地提升翻译教育质量和学生的职业技能。

主题三：翻译理论、译本分析与翻译策略

这个主题侧重于对译本和翻译过程的深入分析，主要包括翻译策略、译者个人风格的形成、认知、以及文化与语境在翻译中的作用，强调了翻译作为一种文本和文化的再创作过程。除了传统文本形式外，还有针对网络超文本、多模态文本翻译的研究；在文本类型上，较多涉及文学名著、公示语、政治及外宣话语，也包含了电影字幕、博物馆文本、网络话语、翻译话语等。

我们可以进一步将这一主题细化为以下几个子主题：1)基于语料库的译本及翻译策略分析：强调了语料库作为一种重要工具在翻译研究中的应用，用于对译文进行定量和定性分析，具体涵盖了翻译作品中的语言特征、文化元素的转化以及对译本的传播、接受进行考察；2)译者风格及其主体性分析：关注于译者如何在翻译过程中作出策略性选择，以及他们在不同的语言和文化环境中如何发挥桥梁作用，这包括翻译策略的应用、译者主体性的探讨以及翻译风格的形成；3)文化与语言的互动：这一子主题深入探讨了在翻译过程中，文化和语言之间如何互相影响和作用，强调了翻译不仅仅是语言的转换，更是文化意义和价值观的传递与解读；4)翻译理论及研究方法的发展：翻译理论的演进、理论模型的建立以及翻译研究方法的创新。这反映了翻译学作为一个学科领域的理论深化，包括对翻译的本质、翻译过程、翻译作为一种交际行为的理解，以及翻译研究方法的创新。

我们来看该主题下的关键词及代表性论文：《汉英小说翻译中的倒装报道句式研究》基于“语料库”方法，对中国小说“英译”“译本”中倒装报道句式的占比、应用、动词特色、修饰语等“语言”“特征”进行了分析，探讨如何通过特定句式强化语气和表达方式。(冯聪，冯庆华，2023)《许渊冲莎剧汉译情感倾向表征下的译者主体性》通过对许渊冲翻译莎士比亚戏剧的译本进行“语料库”分析，总结了许渊冲在情感词处理上体现的“译者”主体性“特征”,并尝试对相关特征的成因进行解释，结果“发现”这些特征的形成不仅受许渊冲所处的社会历史环境影响，更是译者“文化”观和翻译观指导翻译实践的结果。(陶小雨，冯庆华，2023)在“文化与语言的互动”子主题下，《数字人文视域下<人民日报>(1949—1966)生产的中国翻译话语研究》通过数字人文“方法”分析特定时期《人民日报》中的翻译话语，展示了“译者”的“翻译策略”如何受到当时“中国”的政治历史、社会文化背景的影响。(耿强，周知非，2023)最后，“翻译理论的发展”这一主题主要是关于“知识翻译学”的探索和研究。学者们立足本土，创新理念，致力于中国译学话语体系的建构，服务国家发展战略。(傅敬民，2024)在《知识翻译学中“知识”的内涵、外延与定义》一文中，作者阐述了知识翻译学中“知识”的四个区别性特征，明确知识与翻译的互证互识、互动互助的良性循环关系，给出相对准确、完整的定义，以推动知识翻译学中的概念探讨、理论思考和学科建构。(金山，2023)这些子主题共同构成了“翻译理论、译本分析与翻译策略”的宏观视角，涵盖了从理论到实践的全方位研究，为深入理解翻译现象提供了多角度的分析框架。

主题四：翻译人才培养的途径、评价及制度政策

本主题探讨了翻译领域内如何培养高质量的翻译人才，评价他们的专业能力，并通过政策加以支持和引导的多维度问题，该主题下的分析以调研、思辨为主。这些研究通过分析与讨论，揭示了在当前翻译教育和实践中存在的挑战与机遇，尤其是在技术快速发展的背景下面临的挑战与机遇。

子主题包括：1)融入翻译技术的人才培养：研究强调了翻译技术在培养翻译人才中的作用，以及如何有效整合这些技术到翻译教学中；2)MTI(翻译硕士)教育模式与职业能力培养：涉及MTI教育的论文强调了对翻译人才综合能力的培养，包括语言技能、文化适应能力、技术熟练度等，论文提出了针对性的教育策略和教学模式，旨在提高学生的职业适应性和市场竞争力；3)翻译教学的实践与评价：部分论文聚焦于翻译教学的实践性问题，探讨如何通过项目式学习、案例分析等方式增强翻译教育的实践性。同时，该子主题下的一些论文还讨论了如何建立有效的翻译能力评价体系，以科学地评估学生的学习成果和能力提升；4)教育制度建设与政策支持：讨论了制度和政策在翻译人才培养过程中的关键作用，包括如何影响翻译教育的方向、教育资源的分配以及翻译行业的标准制定等，主要强调建立和完善翻译教育制度和政策的重要性，以促进翻译人才的健康、深度发展。

该主题下的关键词及代表论文如：《翻译技术与专业翻译人才培养》指出了“中国”“翻译人才”“建设”缺少对“翻译技术”和翻译管理方面的“培养”并提出了相应的人才培养方案；《翻译硕士(MTI)专业学位实习基地建设模式创新思考》探讨了MTI专业学位实习基地“建设”的模式创新，强调了实习基地作为“教学”质量保障的重要性，并通过借鉴其他专业学位成熟的实习基地模式，提出了八个关键影响因子以及它们之间的互动关系，以确保实习基地的科学性和实用性。《翻译博士专业学位教育的双重取向：内涵与启示》阐述了翻译专业博士学位“教育”的核心是“培养”具备全面分析和判断翻译“实践”问题能力的高端应用型“翻译人才”,还强调了翻译博士专业学位教育的双重内涵，即不仅要求学生掌握高级的翻译“实践”知识和能力，也要求具备批判性思维和管理“能力”,反映了对“实践”与理论双向融合的高度重视。(冯艺馨，仲伟合，2023)

综上，这一部分涉及了翻译技术、MTI及DTI教育、能力培养、教学实践、评价方法和政策制度支持等多个方面，全面探讨了翻译人才培养的途径、评价机制和相关政策，旨在为翻译教育和行业发展提供理论支持和实践指导。

表1 四个“翻译”相关主题及前20位关键词

3.2 主题强度

主题强度(topic intensity)是一个量化模型，用来表达一个主题在特定时间段内的重要性和发展变化。这种度量有助于理解不同主题随时间的演变情况，包括哪些主题正在变得更加流行，哪些主题的流行度在下降，以及哪些主题保持稳定。(Wang et al., 2021)

通过考察四个“翻译”相关研究主题在1985至2023年间的主题强度变化及其发展趋势。我们发现相应主题在不同时期的学术关注度。整体来看，四类主题的总发文量分别是：43篇、57篇、87篇和30篇。主题三“翻译理论、译本分析与翻译策略”发文量最大，即主题热度最高；主题四“翻译人才培养的途径、评价及制度政策”发文量最少，学术关注度最低；主题二“翻译(口译)教学实践与模式探索”学术热度第二；主题一“智能技术驱动的翻译研究及教学”排名第三。从1985年到2003年，主题二一直占据“翻译”类主题的主导地位，没有其他三类的相关发文，但2019年之后学术热度减弱；主题四相关的刊文出现时间最晚，2011年首次刊文。在2003年到2010期间，主题一、二、三刊文量相当，2011到2015期间，主题二持续占据相对主导地位，2016年开始一直到2023年，主题三刊文量明显增加，占据较高优势，得到了最高的关注度。

分主题来看，主题一“智能技术驱动的翻译研究及教学”在2003年前没有显示，说明相关的学术产出较少或未受到足够的关注。2003年之后开始逐渐显现，尤其是在2018年之后，这一领域的研究开始稳步增长，学术关注度逐渐上升，体现出智能技术对翻译学的影响开始增长，学术界开始更多关注翻译教学模式的创新和技术工具的应用，这也表明翻译教育领域正在响应语言服务业的动态需求和技术融合的趋势，进行教学方法的反思和变革。

从1985年起，主题二“翻译(口译)教学实践与模式探索”持续存在，占据“翻译”类相关主题的主导地位，表明这一主题最初就有相对稳定的研究关注。但该领域在2011年发展到高峰后，热度有所波动和减少。

主题三“翻译理论、译本分析与翻译策略”在2006年才首次出现，之后发文一路呈上升趋势，显示出学者们对理论和译本分析的关注逐渐兴起。从2016年开始，该领域的研究量快速增长，在四类主题中增长速度最快，并分别在2019年和2023年达到13和18篇的高发文量，这段时期翻译理论、译本分析与翻译策略成为研究的热点。

主题四“翻译人才培养的途径、评价及制度政策”的首次刊文时间最晚。2011年首次出现相关主题的论文，此后基本保持缓慢上升，到2023年达到峰值7篇刊文量。这显示近十年左右，学术界对翻译人才培养体系的构建与优化，以及翻译职业能力评价和政策支持方面开始产生较浓厚的兴趣和密集的研究，对这一主题的探究可能是翻译学作为一个独立学科构建基础和框架的关键。

从今后的发展趋势来看，主题一“智能技术驱动的翻译研究及教学”的主题强度会持续稳步增高，主题四“翻译人才培养的途径、评价及制度政策”的主题热度会缓慢增高，主题三“翻译理论、译本分析与翻译策略”短期内会继续保持一段时间较高的关注度，而主题二“翻译(口译)教学实践与模式探索”的关注度会逐渐减弱。

3.3 主题随时间的演化

基于时间信息的可视化表现是信息可视化研究领域的热点之一，人们生活的信息时代被数字包围，记录的数据带有时间信息，被称为时序数据。时间序列数据可视化的方法之一是桑基图(Sankey diagram),也称为桑基能量分流图或桑基能量平衡图，它是一种特定类型的流程图，图中延伸分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析，桑基图最明显的特征就是始末端的分支宽度总和相等，即所有主支宽度的总和应与所有分出去的分支宽度的总和相等，保持能量的平衡。目前，国外对于桑基图的历史背景、方法论研究以及应用实例比较广泛(Schmidt, 2008a, 2008b;Cullen & Allwood, 2010),但国内对桑基图的研究、认识和应用较少。

在本研究中，我们通过桑基图挖掘和展示《外语电化教学》在1985年到2023年间与“翻译”相关的主题随时间演化的趋势，直观展示不同时间段内翻译主题的流动和转换情况，以及各主题的权重变化。具体而言，在之前已经处理好的数据基础上，根据论文的数量，尽量保持相似的年份间隔，将1985年到2023年的论文分成四个阶段：1985年到2009年，2010年到2014年，2015年到2019年，2020年到2023年，使用Python环境，先通过一致性检测得到每一个阶段的主题数，然后进行LDA主题建模，并人工检测、核实其合理性，得到四个阶段的主题数是：4、4、4、5,制作四个时间段主题向量加权总表，调用Matplotlib库绘制出桑基图(图2)。从图中可以看到，四个阶段按时间顺序排列在横轴上；纵轴用来展示每个阶段不同的翻译主题。每个主题用不同颜色表示；流的宽度表示权重，每个时间段内，不同主题的宽度代表该主题在该时间段内的权重或重要性；主题之间的流动可以表示主题的持续性、融合或扩展，这样，我们通过观察不同时间段之间主题流向的变化，可以分析特定主题的发展趋势，例如某个主题是否变得更加重要，或者是否有新的主题出现。

流向的扩散表示一个主题分化为多个子主题。在某个时间段结束时，可能会有多个流出，展示了研究领域的扩展和细化。例如，在早期阶段，我们可以看到“口译能力的培养与评价”占据主导地位，随着时间的推移，新的主题陆续出现和推移，研究主题更加细分。这一主题的主要演变途径为：“口译能力的培养与评价”—— “口译专业化与技术应用”/“翻译教学模式的信息化探索”/“口译过程中的焦虑与能力培养”—— “技术驱动的口译教学与实践”/“翻译教学模式的创新探索”——“翻译教学中的认知发展与技术应用”/“人工智能与翻译技术的融合”(图3),这表明研究重点从传统的教育和能力评价转向翻译过程的认知研究，再到与技术应用、人工智能的融合，进一步揭示了翻译研究领域中的两个显著趋势：教学模式随着技术发展而不断创新，并且学者们越来越关注如何运用认知科学的发现来优化翻译教育以及如何将技术整合进口译的教学与实践中。

图2 主题随时间演化桑基图

图3“口译能力的培养与评价”的主题扩散路线

另一支显著的流向扩散线路为：“计算机辅助翻译研究与应用”——“计算机辅助翻译能力教学与评估”/“口译过程中的焦虑与能力培养”——“机器翻译与翻译教学的互动”——“人工智能与翻译技术的融合”/“翻译教育与本地化在中国的实践与思考”/“机器翻译与人工翻译的互补与风格分析”(图4)。这一流向的扩散显示了翻译技术的发展历史，从辅助工具(CAT)到自动翻译(MT),最后是智能化工具AI在翻译中的应用，以及人类翻译者与MT之间的互补关系，体现了翻译技术从早期的辅助工具到现代的自动化和智能化的发展历史。这表明，翻译行业正在从人工密集型转变为技术和人工智能的协同工作，且教育领域正在适应这一变化，通过整合新技术来培养下一代翻译者。同时，这也反映了翻译研究的跨学科性，它不仅包括语言学和教育学，还涉及认知科学和计算机科学。

我们再来分析图中流向的融合。流向的融合表示不同的研究主题开始相互交叉和汇合。比如，“翻译教学模式的创新探索”和“翻译实践中的文化因素”融合成“文化与知识在翻译中的传递与转化”。这一融合说明，在这一阶段1)跨学科研究的增强：翻译不再仅被视为语言的转换，更是文化与知识转移的桥梁，翻译研究正在将语言学、文化学、教育学等多个领域结合起来，形成更为全面的研究视角；2)教学与实践的深度结合：在教学模式的探索中融入文化因素，这表明翻译教学正朝着更为实际、情境化的方向发展，这种趋势强调翻译教学不仅要注重技能的培养， 还要深入理解文化语境对翻译实践的影响；3)“知识翻译”概念的兴起：“知识翻译学”作为一个新兴的理论观点， 重点关注知识如何在不同语言和文化间传递，并准确地转化其含义和价值，这一概念进一步证实了翻译学正在拓宽其研究范畴，不仅包括语言转换，还涉及到知识和信息的跨文化传播。总的来说，这一融合体现了翻译学科的发展正在从单一学科向跨学科综合学科转变。翻译不仅关联语言转换，还包括文化与知识的深度理解和再现，以及在全球化背景下对这些元素的教学与实践应用。这反映了翻译学科在理论和实践层面上的成熟，以及对外界变化的适应和响应。

图4“计算机辅助翻译研究与应用”的主题扩散路线

综上，桑基图作为一种有效的时序数据可视化工具，为揭示“翻译”主题在《外语电化教学》期刊中的发展轨迹提供了清晰的视觉证据。通过对桑基图的分析，可以观察到翻译领域主题随时间的演变，反映出学术研究主题的历史连续性与时代变迁。

4、结语

本论文以《外语电化教学》期刊为研究对象，运用LDA主题建模方法，对其发表的与“翻译”相关的文章进行了深入分析，挖掘了热点主题、计算了主题强度，并探究了主题随时间的演化趋势。

研究结果揭示了四个主要研究主题：智能技术驱动的翻译研究及教学，翻译(口译)教学实践与模式探索，翻译理论、译本分析与翻译策略，以及翻译人才培养的途径、评价及制度政策。通过对这些主题的分析，我们发现翻译研究领域正逐渐向智能技术的应用和翻译教育的现代化转型。同时，翻译理论和策略的探讨仍然是该领域的重要组成部分，反映了学者们对翻译本质和过程的持续关注。此外，翻译人才培养的途径和评价机制也逐渐受到重视，体现了对翻译教育质量和效果的关注。未来的翻译主题发展趋势可能会更加注重技术的融合和创新教学方法的探索。随着人工智能和机器学习技术的发展，智能技术驱动的翻译研究及教学可能会成为研究的热点。同时，跨学科的研究方法可能会更加普遍，翻译研究将更加注重文化、认知、知识、社会等多方面的因素。

本研究范围局限于《外语电化教学》期刊，可能无法全面反映国内外翻译研究的整体趋势。此外，LDA主题建模虽然能够有效地挖掘文本数据中的潜在主题，但模型的准确性和稳定性仍受到诸多因素的影响，如模型参数的选择、语料库的质量和规模等。因此，未来的研究可以考虑扩大样本范围，结合其他文本分析方法，以获得更加全面和深入的研究结果。

参考文献:

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文章来源:李艳.基于LDA主题挖掘的翻译研究演化及学科脉动分析[J].上海翻译,2024,(06):44-50.