人工智能时代翻译技术教学案例库 课件汇 1“AI赋能 湖湘译匠”-影视翻译课程实训工坊-6 技以载道匠心致远-机器翻译技术概述

计算机辅助翻译技术综合运用（一）字幕翻译翻译技术

与你同行课程名称：

计算机辅助翻译课程性质：专业核心课程学时/学分：

32课时／2个学分授课对象：

林业院校

英语、翻译本科教学理念：农林语“芯”、人智共创教学方式：混合式教学课程概况|教学目标|教学重难点

|教学方法|软件资源课程概况BasicInformationoftheCourse1.1培养学生对语言与文化适配平衡敏感度。增强在快节奏语境下的翻译决策能力。树立尊重版权和观众体验的责任意识。理解字幕翻译的基本概念理解字幕翻译的技术规范理解字幕语体的语言特征掌握字幕翻译常见策略掌握使用字幕制作工具进行视频字幕添加。掌握拍轴对齐的基本操作技能。掌握字幕格式输出的实际操作方法。素养目标知识目标能力目标课程概况|教学目标

|教学重难点

|教学方法|软件资源教学目标LearningObjectives1.2训练学生在字幕翻译项目选择合适文本素材，进行任务分配与团队协作，培养管理与沟通能力。小组合作快节奏语境下的翻译决策分析优秀影视作品中的价值观和文化表达，引导学生增强对本民族文化的认同与自信，提升文化敏感性与国际传播意识。学生掌握拍轴节奏与画面动作的匹配技巧，实现语音、画面协调统一，提升专业化表达效果。使用Arctime软件工具进行字幕编辑，包括剪辑、画面与音轨的同步处理、字幕添加与导出，提升技术实操能力。字幕打轴技术

影视文化自信意识沁润

翻译选材与任务分工课程概况|教学目标|教学重难点

|教学方法|软件资源教学重、难点LearningDifficulties1.3教学方法TeachingMethods1.4以

项目任务及导学单设问激活学生通过工作间、社会实践和“翻译巴士2”公众号推送等学生通过SPOC直播、文档、测验、前沿说、拓展学习等模块完成自学，达成知识储备；教师课堂讲授和实操，小组协作制定项目解决方案。教师线下答疑、重难点讲解、操作演示学生小组合作完成项目任务、展示和点评等以3T4C项目化、混合式教学为主，以成果输出为导向，分为课前、课中、课后三阶段。引导与触发课前课后3T4C教学课中

课中内化与建构合作与探究创生与共享课程概况|教学目标|教学重难点

|教学方法

|软件资源课程概况|教学目标|教学重难点

|教学方法|软件资源

软件资源SoftwareResources1.5导学1：预习超星泛雅课程：

影视翻译

优秀作业——“白蛇2”导学2：

阅读自营公众号“翻译巴士2”师生技术推送文章：分享技术丨ArctimePro4.3:智能字幕的革命，让创作更简单/s/Bb6DqvWoqsf6E_EcCNVcMQ翻译巴士2《声临其境》思考：字幕翻译的时空限制《水稻技术如何供养世界》2.1视频片段欣赏2.2字幕截图评鉴3.1字幕翻译对象、分类硬字幕电影软字幕电视剧以独立文件或轨道形式存在的字幕，可在播放时选择开关或切换语言。直接嵌入视频画面中的字幕，无法关闭或修改。需要字幕的视频节目和文件主要对象分类3.2电影字幕翻译特点1.瞬时性2.无注性3.通俗性4.时空制约性敲重点：

保存文本格式TXT。外挂字幕必须保证字幕文件名和视频文件名一致，且在同一文件夹下，保证视频播放器自动加载。保存类型选择.srt格式。如何快速生成字幕文件？利用GoogleTranslatorToolkit视频翻译功能小结：语篇浓缩、口语转换文字。大多采用归化法。

屏幕字幕一般不超两行，每行最多33字，且停留2-7秒。

减译法：缩译、略译、简化和删译常用软件参考：Aegisub;SubtitleEdit4.0;剪映;DeepSeek-R1;ChatGPT4o3.3学生获奖作品欣赏双语视频：“回響”——湖南方言情结

“2025用英语讲好湖南故事二等奖”4.1字幕制作流程从视频网站或播放器中提取原始字幕文件（如.srt/.ass），并通过转换工具或文本编辑器转为纯文本格式（.txt），以便后续翻译和整理使用。原视频字幕下载转换为txt文档通过人工听写或借助字幕提取软件获取原视频中的语音文本，形成基础字幕文稿，作为后续翻译或同步参考。提取样本视频字幕对中英文字幕分别进行时间轴对齐，使每句译文与原声或画面精准同步，确保字幕显示时长与画面节奏匹配，提高观众的观看体验。ArctimePro双语字幕拍轴在原文基础上进行字幕内容的目标语言翻译。要求译文语言地道、节奏贴合、简洁明了，便于观众快速阅读并准确理解画面内容。AI字幕翻译&人工润色4.2字幕制作准备在线视频平台下载资源网站下载文字识别语音转写PremiereproDeepSeek-R1whisper讯飞听见ArcTimePro下载识别软件使用01024.2.1准备视频资源4.2.2获取对白文本视频网站字幕下载（听译）字幕网站下载4.2.3提取字幕文本讯飞听见whisper两款软件均可转录带【时间轴】的字幕AI生成字幕——DeepSeek中文方言字幕生成：支持粤语、四川话、闽南语等方言的语音识别，自动转换，准确率超90%。中译外字幕翻译：提供API接口，可将中文字幕快速翻译为英语、日语等语言，保留口语化表达。高效API集成：通过API直接将DeepSeek接入剪辑软件，实现“语音→中文字幕→翻译字幕”流水线。AI生成字幕——剪映自动检测人声并生成字幕翻译语言可将字幕翻译为中/英/日/韩文智能划重点即改变关键词字号及颜色突出展示智能去水词即删除人声无效声音或多余语气词4.2.4AI翻译4.2.5AI初稿对比&人工润色DeepSeek输出：“Themistrisesoverthericefields.”ChatGPT输出：“Morningfogfloatsacrossvastricepaddies.”人工润色（官方译文）：“Morningmistdriftsacrossthericesea,echoingChina’scallforgreendevelopment.”

打开Arctimepro，新建工程。点击文件➡导入音视频文件4.3字幕制作流程4.3字幕制作流程

准备双语字幕4.3字幕制作流程导入双语字幕4.3字幕制作流程选择“快速拖拽创建工具”，播放视频，在结尾处暂停，按照波段选择字幕的长度范围4.3字幕制作流程

切分成双音轨

4.3字幕制作流程

字幕样式与导出点击左边的“隐藏英文字幕”，导出中文字幕。导出字幕选择prpro—>XML+PNG序列。（导出字幕）输出设置。设置“画面预设”，帧速率设置为29.97，设置字体字号4.4互动：字幕听译、学生练习练习：学生2-3/人一组，使用AI辅助翻译，手动打轴，完成视频字幕制作。要求译文简明扼要，嵌入“greendevelopment”关键词，采用“淡入+黑边白字”格式。5.1教师巡堂：AI与人工对比分析AI优点：速度快、语法正确。

不足：缺少文化色彩与传播力，如DeepSeek未体现“绿色发展”主题。人工润色：注入生态文明叙事，形成国际传播所需“软实力”。

5.2AI辅助教学成效使用ChatGPT5量化数据，统计分析结果翻译任务时效提升30%，人工润色后字幕错误率降低至5%以内。30%≤5%中南林业科技大学《计算机辅助翻译》第7章教学实践

机制：购入版权，放置在网站，众包给大量义务译者（用户）译出各种语言字幕。

思考：众包模式的道德与法律问题:

1.内容合法性、著作权、任意退出；

2.劳动剥削、维权方式。

参考：

张慧玉,杨晰雯.众包翻译平台的伦理问题及其对策：多案例对比研究[J].中国翻译,2020,41(04):118-126+192.TiKToK是一个由粉丝众包翻译打造的国际视频平台。

5.3知识拓展——网络众包翻译AI提高字幕翻译效率技术赋能译文促进绿色话语传播文化自信机器提效、人工审校、价值引领人机协同5.4课堂小结思考1：在未来的影视翻译中，你会如何平衡“技术快捷”与“文化深度”？思考2：当AI能秒级生成字幕，译者的不可替代价值是什么？作业：

学习并制作翻译案例：“白蛇2”授课教师：李成静

中南林业科技大学外国语学院

翻译技术

与AI同行

第三届全国翻译技术大赛参赛作品第三届全国翻译技术大赛参赛作品第4课翻译记忆库(TM)构建实战对齐篇智能翻译技术与应用说课部分1授课概要授课题目第4课翻译记忆库(TM)构建实战对齐篇授课对象日语专业本科四年级学生本课进度Done:预装RWSTrados2024、对齐工具安装完成

线上预览学习本课重要知识点Willdo:a.AI预对齐的精准评估

b.人机协作模式下的对齐强化拓展训练2.1学情介绍智能技术方面主干课程翻译课程基础薄弱基础日语日语视听说高级日语中华文化外译世界时事新闻笔译同声传译实训翻译课程主干课程智能技术方面日语会话2.2教学设计（共2学时）“双任务+四工具”的对比研究框架翻译记忆库构建∙对齐篇教学设计挑战一：效率体验挑战二：工具对比文本A（规范类文体）AI预对齐学生评估效率质量文本B（非规范类文体）组内分工TradosABBYYTnxmallLF人工对齐与校对TMX2.3教学重难点教学重点教学难点主流对齐工具核心功能的实操与评估AI对齐结果的精准评估判断并分类AI对齐结果的错误类型根据项目需求选择合适的对齐策略3.1教学目标阐述AI预对齐与人工对齐的优劣势对比分析4种主流对齐工具及其适用场景独立完成对齐全流程，并能编写简易SOP精准评估以AI输出为参照的对齐结果形成“数据驱动”的质量意识树立“人机协同”的现代翻译观建立对AI技术的批判性思维素质目标知识目标能力目标3.2教学方法“教”与“学”任务驱动演示法对比探究主动学习合作学习问题探究学生主体循序渐进分层兼顾能力培养第三届全国翻译技术大赛参赛作品智能翻译技术与应用授课展示第4课翻译记忆库（TM）构建实战对齐篇第一学时第二学时Part1

课程导入Part2

理论速览+课堂示范Part3

课堂快问快答Part4

课堂任务布置+分组实操Part5

现场互检+成果展示Part6

课堂小结+反思01课程导入课程导入手动完全对齐这两份文档，大家预计需要多久？？？AI预对齐的对齐率及准确率人机协作的必要性02理论速览+课堂示范理论速览翻译记忆库概念翻译记忆库是一种数据库，记录双语对应文本，以句段为最小存储单元，核心逻辑是句段匹配与更新。翻译记忆库原理包括句段化、匹配算法和更新机制，句段化将原文切分，匹配算法检索匹配，更新机制实时更新。翻译记忆库重要性确保一致性、提高效率、降低翻译成本、提升质量、积累知识资产，是翻译项目的重要组成部分。工作循环步骤句段化→匹配→确认→存储→再调用，形成翻译记忆库的工作循环，实现翻译复用。翻译记忆库：仓库与逻辑存储过往翻译提升未来效率分句与索引匹配调用与复用存储TU=源文本+译文新源文自动切分并建立索引100%匹配模糊匹配结果提供给译者修订后再入库翻译记忆库TM源语言目标语源语言目标语————————译文课堂示范：对齐工具对比工具适用场景优点缺点TradosAlignmentABBYYAlignerTmxmall对齐LFAligner翻译语料对齐工具选择指南我是Trados我需要高精度专业对齐我需要云端共享我预算有限需要大规模对齐你需要对齐吗？集成方便？精准可靠？？团队协作免费大规模课堂示范：ABBYYAligner演示打开ABBYYAligner➡️选择源文件和目标文件➡

设置语言和编码导入文件自动对齐

➡️系统生成两栏对照➡

红色表示疑似错位自动对齐与错位识别手动校正错位处➡️拆分、合并、删除等手动校正错位导出TMX文件➡检查文件大小及句段数导出TMX注意点ABBYYAligner不支持日语，所以源语言选择Chinese1（Simplified），目标语言要选择Chinese2，之后进行修改。导出后，选择打开方式为txt文本格式，中文编码为zh-cn，然后将zh-cw改为ja-JP即可。03课堂快问快答04课堂任务布置+分组实操Step1重要信息

（information）Step2实践・应用

（practice）Step3

逻辑思考能力

（consider）Part4任务布置任务卡挑战一（效率体验）：文本A（规范类）

评估AI预对齐的结果，验证其效率与质量。挑战二（工具对比）：文本B（非规范类）

使用被指定的工具，从零开始进行对齐和人工校对，目标是产出错位率≤3%的TMX文件。

汇总AI在文件B中的错误类型。

Part4任务布置任务卡

资料：双语文档AI预对齐结果（文本B）产出.tmx+截图+组号工具

GroupA

TradosAlignmentGroupB

ABBYYAlignerGroupC

LFAlignerGroupD

Tmxmall对齐Part4任务布置确认源语与目标语文件的段落分割规则一致（避免段落错位）对齐后要手动检查自动对齐的句段，特别是长句和带数字/符号的段落输出TM时注意选择正确的语言对，避免存错方向（中-日vs日-中）保存前一定要清理掉空句段，减少TM污染GroupA：TradosStudioAlignmentPart4任务布置OCR识别质量直接影响对齐效果：注意检查乱码、错字长段落或复杂格式文件（表格、脚注）容易对齐出错，要手动调整保存时导出的TMX文件要检查编码格式（UTF-8），避免后续导入失败建议学生用简单格式的文本（txt/docx）做对齐，减少干扰GroupB：ABBYYAlignerPart4任务布置现场提示“LF无法识别图片，先转TXT”界面较简陋，需要学生仔细阅读提示，不要跳过对齐确认步骤注意选择正确的分句规则，不然容易一句变多句LFAligner处理PDF/特殊字符时可能会有问题，最好先转为TXT再对齐GroupC：LFAlignerPart4任务布置这是在线工具，上传前提醒学生注意文件隐私与版权提醒“在线保存频率每5分钟1次”段落过长或结构复杂时对齐精度下降，需要手动拆分和微调导出的TMX文件要检查语言标签是否正确GroupD：Tmxmall对齐Part4分组实操对齐任务检查清单05现场互检+成果汇报现场互检（发现问题）小组分配明确检查标准提出建议与反馈互检中的讨论GroupA→GroupB和GroupCGroupB→GroupC和GroupDGroupC→GroupD和GroupAGroupD→GroupA和GroupB对齐的难点和技巧；分享每个工具的优缺点，讨论哪些工具在特定类型的文本中表现更好；对照实际情况，结合经验提出改进的方法。修复演示（解决问题）重点快捷键:Alt+↑↓、Alt+Enter、Delete清晰展示问题实时展示修复并解释原因鼓励即时问答成果汇报：AI对齐结果错误类型错误类型表现形式典型问题标点与换行失误诗歌换行按标点处理、标点习惯差异未考虑节奏感破坏重复与漏对齐排比句重复对齐、短句被跳过TMX不完整句段划分错误过度切分（长句断裂）、欠切分（多句合并）破坏原文层次感错位对齐行文顺序差异未处理、跨句错配比喻或排比错位成果汇报：对齐工具对比表工具适用场景优点缺点TradosAlignment已经使用TradosStudio的个人/团队，需要把历史双语文档整理进TM-与TradosTM无缝集成

-支持导出TMX

-界面简洁，操作直观-功能较基础，不如专业对齐软件灵活

-旧版本需要单独安装插件ABBYYAligner法律、技术、科研等需要高精度对齐的专业项目-界面友好，操作直观

-自动对齐准确率较高

-支持多格式文档（PDF、Word、TXT）

-可导出TMX-商业软件，付费成本高

-需要本地安装Tmxmall对齐自由译者/中小团队，想要低成本、跨平台快速对齐-云端操作，不用安装软件

-支持自动+人工调整

-可导出TMX

-支持团队共享和调用记忆-对齐算法较基础，复杂文本需人工修正

-依赖网络环境LFAligner学术研究、构建平行语料库、大规模双语对齐任务-免费开源

-基于HunAlign，对齐算法稳健

-支持TXT、DOCX、PDF等多格式

-适合大批量语料-界面不够友好，偏命令行风格

-新手上手门槛高

-对中文等语言的处理精度不如专业软件翻译语料对齐工具选择指南我是Trados我需要高精度专业对齐我需要云端共享我预算有限需要大规模对齐你需要对齐吗TradosAlignment集成方便ABYYYAligner精准可靠Tmxmall对齐LFAligner团队协作免费大规模06课堂小结要点・作业小结未来的职业竞争力，是“人机协同”的能力AI是强大的引擎，但人才是掌控方向的驾驶员请永远保持批判性思维和终身学习的态度学到了什么？做到了什么？思考了什么？作业1.实操任务：用课堂未使用的另外3种对齐方法各对齐同一语料，生成3份TMX。命名规则：Method_TMX_学号2.互评任务：在腾讯文档上传“对齐SOP”分享专栏，同时需要点评至少2位同学的作业。3.思考任务：除了文类和格式，还有哪些因素会影响你决定是否使用AI进行预对齐？谢谢观看Chapter5翻译智能体的创建与应用CreationandApplicationofAITranslationAgents翻译技术教学赛道：第1课时CONTENTS目录相关定义01

翻译智能体的创建0203翻译智能体的应用04小结01相关定义1.1医学语言服务语言服务业：语言服务是以语言能力为核心，以推动跨语言、跨文化交际为目标，向个人或组织提供语际信息转化服务和产品，以及其他相关研究咨询、技术开发、工具应用、资产管理、教育培训等专业化服务的现代化服务业。（2019中国语言服务行业发展报告，中国翻译协会）1.2医学语言服务医学语言服务：是指以医学翻译为最主要形式，以支持健康产业生态体系的发展、国际交流与合作为目的，为整个健康产业及其紧密关联活动提供语言知识、技能、产品和技术的有偿劳动。医学语言服务类型主要包括以语言技能为基础的口译、笔译、医学写作、本地化等，以语言赋能为核心的培训、认证、调研、咨询、营销、管理和人工智能解决方案等专业应用服务类型，以及其他相关类型。1.2医学语言服务1.2医学语言服务1.3智能体智能体：是能够感知环境信息，做出合理假设，并采取明智决策以实现预期目标的人工智能实体（Kumar,2021）。翻译智能体：是指一种使用人工智能技术进行语言翻译的软件或系统。它能够自动将一种语言的文本或语音翻译成另一种语言。翻译智能体通常利用机器学习算法、大量的语言数据和自然语言处理技术来提高翻译的准确性和流畅性。（Copilot）1.4翻译智能体TransAgents系统模拟传统翻译出版流程,通过CEO、高级编辑、初级编辑、译员、本地化专家和校对员等多智能体协作进行超长文学文本翻译,质量优于人类译员和通用机器翻译系统（Wuetal.,2024）。1.4翻译智能体（Wuetal.,2024）1.4翻译智能体（赵军峰李翔，2024）02翻译智能体的创建2.1智能体开发平台——扣子扣子是新一代AI应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过API或SDK将AI应用集成到你的业务系统中。扣子能做什么？智能体：智能体是基于对话的AI项目，它通过对话方式接收用户的输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程，并生成最终的回复。智能客服、虚拟女友、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。应用：应用是指利用大模型技术开发的应用程序。扣子中搭建的AI应用具备完整业务逻辑和可视化用户界面，是一个独立的AI项目。通过扣子开发的AI应用有明确的输入和输出，可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务，例如AI搜索、翻译工具、饮食记录等。2.2搭建智能体2.2搭建智能体——插件2.2搭建智能体——知识库2.2搭建智能体——知识库2.2搭建智能体——知识库AcupunctureisanancientmedicalpracticeinChina.Ithasaprofoundhistoricalbackgroundthatcanbetracedbackthousandsofyears.Acupunctureisbasedonthetheoryofmeridiansandregulatestheflowofqiandbloodinthehumanbodybyneedlingspecificacupoints.Theuseofacupunctureneedlesishighlymeticulous,anddiseasesaretreatedbyinsertingtheneedlesintospecificacupoints.Intermsoftreatment,acupunctureiseffectiveforawiderangeofconditions,suchaspain-relateddisordersandinternalmiscellaneousdiseases.Moreover,acupunctureembodiesthetraditionalChineseconceptofyin-yangbalanceandisapreciousgemofChinesemedicalculture.Today,itiswidelystudiedandappliedaroundtheworld.2.2创设应用——工作流开始LinkReaderGoogle_translateSpeech_synthesis结束03翻译智能体的应用3翻译智能体的应用针对垂直领域的翻译服务，旨在提供更准确和专业的翻译结果。与通用翻译不同，垂直领域翻译深入理解特定领域的术语和语言风格，确保翻译内容的专业性和准确性。如医学、法律、文学等。辅助翻译实践教学；提升译后编辑能力；构建翻译语料库；模拟真实翻译环境，帮助学生体验实际翻译项目的流程和标准。开展基于大型语言模型的自主智能体研究；多智能体系统协同翻译研究，旨在完成复杂的翻译任务，提高翻译的准确性和效率；推进开源翻译智能体项目，提供更高的可控性和定制化服务。翻译实践翻译教学多模态翻译翻译研究综合利用多种信息形式（如文本、语音、图像、视频等）进行翻译，不仅关注语言文字，还综合视觉、音频等元素，从而实现更准确、丰富的跨语言理解和表达。04小结4小结语言服务市场规模持续扩大，智能化技术应用加深，服务形式多元化；随着大语言模型技术的不断进步和翻译智能体研究的深入，人工智能将更好地赋能翻译领域，推动翻译学科持续发展和翻译产业转型升级；人智协同翻译将进一步深化，人类与AI高度共生，推动翻译行业智能化发展；新文科发展要求下，翻译教学亟需借助人工智能技术实现自我的革故鼎新，以提升翻译教学的现代化和智能化水平。（隋晓冰等，2025）参考文献Kumar,P.M.Specialissueonartificialintelligenceinengineeringeducation[J].ComputerApplicationsinEngineeringEducation,2021(2).Wu,M.etal.(Perhaps)Beyondhumantranslation:Harnessingmulti-agentcollaborationfortranslatingultralongliterarytexts[EB/OL].Retrievedfromhttps:///abs/2405.11804,2024.Wu,M.,Xu,J.,&Wang,L.TransAgents:BuildYourTranslationCompanywithLanguageAgents.InProceedingsofthe2024ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing:SystemDemonstrations2024(11).隋晓冰,周宇薇,谢洪.新文科背景下人工智能辅助翻译教学研究[J].上海翻译,2025,(01):52-56.赵军峰,李翔.大语言模型驱动的翻译智能体构建与应用研究[J].外语电化教学,2024(5).感谢聆听请批评指正！演示结束谢谢观看Chapter5如何在扣子平台搭建工作流HowtoBuildaWorkflowonCoze翻译技术教学赛道：第2课时CONTENTSIntroduction02StepstoCreateaWorkflowonCoze03ApplicationandPractice04CreateYourOwnWorkflows0101IntroductionPARTONEWhatisaworkflow?InthecontextofAI,aworkflowreferstothestructuredprocessorpipelinethroughwhichanAIsystemoperatestoachievespecifictasksoroutcomes.Itofteninvolvesmultiplestages,tools,andtechniquesworkingtogetherinharmony.IntroductionTypicalAIWorkflow1.DataCollectionandPreparationIntroductionGatheringrelevantdatafromsourceslikedatabases,sensors,orwebscraping.Cleaningandpreprocessingdatatoensureit'susable,suchashandlingmissingvaluesorstandardizingformats.TypicalAIWorkflow2.FeatureEngineeringIntroductionExtractingorcreatingmeaningfulfeaturesfromrawdatathattheAImodelcanusetomakepredictionsordecisions.TypicalAIWorkflow3.ModelSelectionandTrainingIntroductionChoosinganappropriateAIormachinelearningalgorithmbasedonthetask(e.g.,neuralnetworks,decisiontrees,etc.).Splittingdataintotraining,validation,andtestsets,andtrainingthemodelusingthetrainingdata.TypicalAIWorkflow4.ModelEvaluationandTuningIntroductionAssessingthemodel'sperformanceusingmetricslikeaccuracy,precision,orrecall.Fine-tuninghyperparameterstoimprovethemodel'saccuracyorefficiency.TypicalAIWorkflow5.DeploymentIntroductionIntegratingthetrainedmodelintoaproductionenvironmentorapplication.SettingupAPIs,userinterfaces,orsystemswherethemodelcanbeaccessed.TypicalAIWorkflow6.MonitoringandMaintenanceIntroductionContinuouslymonitoringthemodel'sperformancetoensureaccuracyovertime.Updatingorretrainingthemodelasnewdatabecomesavailableorasrequirementschange.02StepstoCreateaWorkflowonCozePARTTWO1.AccessCozePlatformStepstoCreateaWorkflowonCozeLogintoyourCozeaccount.​Navigatetothe"Workflows"section.​2.InitiateaNewWorkflowStepstoCreateaWorkflowonCozeLogintoyourCozeaccount.​Navigatetothe"Workflows"section.​3.DesigntheWorkflowStructureStepstoCreateaWorkflowonCozeStartNodePluginNodeLLMs(LargeLanguageModels)NodeEndNode4.ConfigureNodeConnectionsStepstoCreateaWorkflowonCozeConnectthenodesinsequence:StartNode→PluginNode→LLMsNode→EndNode.5.TestandDeployStepstoCreateaWorkflowonCozeRuntestsbyinputtingvarioustopicstoensuretheworkflowretrievesandsummarizesnewsaccurately.​Oncevalidated,deploytheworkflowandintegrateitwithyourbot.03ApplicationandPracticePARTTHREECreateaWorkflowforTextGenerationandEditingApplicationandPractice1.CreateanAIAgentShift+{{}}/explore/664d3e97000000001601132a?xsec_token=ABKHm03EoqUS4Npj_jKGMrpXzhTmcGnb_I3PKcrqZ6Uo4=&xsec_source=pc_search&source=web_search_result_notes04CreateYourOwnWorkflowPARTFOURPleasedesignyouownAIAgentandsharewiththewholeclass.CreateYourOwnWorkflow汇报时间：20XX.XX.XX汇报人：千图网Thanks译境秦岭：AI赋能的字幕翻译与国际传播实践杨振刚西安翻译学院课程背景与定位翻译专业核心课程，面向大三学生，32学时源于2012年《计算机辅助翻译》课程，2022年评为陕西省省级一流本科课程课程结构层层递进：涵盖信息素养、搜索技术、文本处理、术语管理等，涵盖Trados等主流CAT工具实操本次教学定位属于“翻译技术综合应用”板块，以国际传播与生态文明为主题，基于CAT+MT+AI内容与流程，聚焦视听翻译实践教学设计流程主题引入介绍字幕翻译特殊性与国际传播挑战，强调文化认同与价值引领字幕转写使用OpenAIWhisper自动生成中文字幕，Aegisub人工校对优化翻译与译后编辑使用Trados调用小牛机器翻译插件完成初译，进行译后编辑字幕优化与传播调整字幕画面匹配度，尝试制作英文配音版本，封装视频，发布视频平台课程特色亮点课堂思政融入有机结合秦岭生态保护与中华文化国际传播，增强生态文明意识和文化自信课程资源丰富使用相关教材，融入Trados认证资料；已建成两门在线课程：《计算机辅助翻译》(407分钟)和《翻译技术》(245分钟)，便于开展混合式教学理论与实践深度融合以TAM和TPACK为框架，结合国际传播与功能翻译理论，支撑获批西安市社科规划基金、陕西省哲社重大理论与现实问题研究等课题行业认证赋能融入Trados官方认证培训内容，将RWSTrados初级认证考试纳入课程考核，提升学生就业竞争力01字幕转写字幕翻译主题引入020304字幕匹配展示评析译后编辑050601主题引入2020年4月20日，习近平总书记在陕西考察时强调，“秦岭和合南北，泽被天下，是我国的中央水塔，是中华民族的祖脉和中华文化的重要象征”。2024年11月30日，终南文化论坛在西安举行。陕西电视台主任编辑、《守望秦岭》导演张文庆主旨报告。纪录片《守望秦岭》是2021年度陕西省重大文化精品项目。全片共四集，以“秦岭四宝”——大熊猫、羚牛、金丝猴、朱鹮为主题，全面展现秦岭的自然资源、生态环境与人类共生状态，生动呈现其原始生态与生物多样性的壮丽画卷。01

主题引入目前，在CCTV节目官网、腾讯视频等主流视频平台上，纪录片《守望秦岭》尚无英文字幕版本。这在一定程度上限制了秦岭文化和生态文明成果的国际传播与受众覆盖。作为展现中国生态文明建设成就的重要影像资源，该记录片具有显著的国际传播价值。02

字幕转写2.1安装Whisper2.2加载模型Whisper是OpenAI开源的自动语音识别（ASR）系统，

在英语语音识别的稳健性与准确性方面已接近人类水平。可直接将中文语音

转写为中文文本，主要功能包括：语音转写、语音翻译和字幕文件输出。02

字幕转写2.3音频转写2.4使用Aegisub软件校对03

字幕翻译3.1翻译说明（TranslationBrief）：

翻译目的、受众、媒介、文体与语言、技术规范、工具3.2安装Trados字幕插件、小牛机器翻译插件3.3创建Trados字幕翻译项目3.4查看字幕数据3.5翻译字幕04

译后编辑译后编辑级别与质量矩阵图轻度译后编辑（Lightpost-editing）完全译后编辑（Fullpost-editing）ErrorCategorySpecificIssueLightPECorrectionCommentFullPECorrectionMistranslation

YesCriticalerrorsonlyYesTerminologyIn-contextterminologyYesAutomatedchecksforclient-preferredtermsYesAccuracyOmissions/additionsYesCriticalerrorsonlyYesLanguageGrammar/SpellingNoUnlessmeaningisaffectedYesPunctuationNoUnlessmeaningisaffectedYesConsistencyNoYesStyleGeneralstyleNoYesCountryCountrystandardsNoYesRegisterandtoneNoYes小牛翻译Trados

插件安装后，进行实时机器翻译与译后编辑。专有名词与文化负载词秦岭秦岭QinlingMountains（地理名称“专名音译+通名意译”）秦岭野生动物园QinlingWildlifePark（综合人文旅游地，秦岭代表其地理位置）秦岭大熊猫？大熊猫“比武招亲”如何翻译？MartialartscontestforamateFightingforamatePandas’tournamentforlove在翻译过程中，可以通过分层提示词（prompts）引导AI逐步生成译文。相同的AI模型，不同的提示词，会得到大相径庭的结果。实例分析句法调整与断句优化4100:03:52,880-->00:03:54,440从早上到傍晚4200:03:54,480-->00:03:56,320就是不停地吃了睡4300:03:56,360-->00:03:57,360睡了吃分析：时间状语为“从早上到傍晚”；强调“吃”和“睡”两种行为的循环和重复。译文1：Frommorningtilldusk,hisdayisspentinanendlesscycleofeatingandsleeping.译文2：Frommorninguntilevening,allhedoesiseatandsleep,andthensleepandeat.8200:07:23,157-->00:07:25,040雌性大熊猫“妞妞”8300:07:25,040-->00:07:26,760将通过比武招亲8400:07:26,760-->00:07:28,804挑选最强壮的夫君分析：核心主语为雌性大熊猫“妞妞”；核心动作是比武招亲；

动作目的为挑选最强壮的夫君。stageacontest拟人化处理核心动作，martialarts这个表达并不是必须，mate比

husband更准确。译文核心逻辑“谁（雌熊猫）要做什么

（办比赛）来达到什么目的（选伴侣）”较为清晰。译文：NiuNiu,thefemalepanda,willstageacontesttofindherstrongestmate.05

字幕匹配06

展示评析完成字幕翻译任务后，各小组进行成果展示与交流，汇报翻译思路与技术应用。针对每组作品进行点评，结合字幕规范进行讲解与总结，进一步提升实务能力与反思意识。课后作业与进阶继续完善纪录片《守望秦岭》第一集的英文字幕翻译，确保语言简洁准确、时间码匹配、字幕排版规范。可结合视频画面对译文进行必要调整，提升字幕与画面的协调度。在征得版权方许可的前提下，尝试将带字幕的视频发布至视频平台，检验其在真实传播场景中的可理解性与接受度。在此基础上，鼓励同学开展进阶探索：以字幕译文为基础制作英文配音版本，可分别尝试AI配音与人声配音，制作可切换字幕和音轨的视频，进一步增强纪录片的国际传播效果，并思考不同模式下受众体验的异同。相关成果可作为课程项目展示或结课报告的一部分提交。本课以纪录片《守望秦岭》字幕翻译为例，结合功能主义理论，讲解了字幕翻译原则及CAT+MT+AI融合流程，并在Trados中完成字幕项目创建、预览、翻译、校验及导出全流程，以高效的翻译操作保障译文质量与效率。

在人工智能背景下，我们应强化技术赋能与译者协同，持续提升翻译素养，为国际传播能力建设贡献自己的力量。结语谢谢翻译质量评估统计研究与应用（MQM评估模型）第三届翻译技术大赛参赛作品项目二步骤2-3第3-4课时TQA与MQM前测-后测实验主讲人：王源丰参赛单位：梧州医学高等专科学校说课内容TeachingPlan教学设计教学过程教学内容语言数据处理导论—语言统计和翻译研究导入项目一—CAT软件和语料处理项目二—翻译质量评估统计研究与应用

项目三—多语言数据处理实践（计算机信息管理基础）

项目四—初探可解释性神经网络翻译（从N-gram到注意力机制）教学设计教学过程教学内容小节1MQM基本内容和使用指南小节2LQA工具的使用小节3MQM前测-后测实验-语料标记和总体分析小节4MQM前测-后测实验-统计分析方法实践小节5语言研究模型设计语言数据处理导论—语言统计和翻译研究导入项目一—CAT软件和语料处理项目二—翻译质量评估统计研究与应用

项目三—多语言数据处理实践（计算机信息管理基础）

项目四—初探可解释性神经网络翻译（从N-gram到注意力机制）教学设计教学过程重教学目标知识目标：理解LQA的评分机制（罚分）、理解MQM前测-后测实验方法的基本内容和统计学意义。能力目标：学会如何使用CAT工具中LQA功能标记语料，学会自定义语言评估模型、导出LQA报告，计算LQA评分的有关操作。学会结合LQA报告和MQM模型进行多维分析。素养目标：在学习过程中，通过小组协作培养合作意识。通过实验提升对语言质量的敏感度和专业判断力，养成严谨细致的学术态度，培养学生的逻辑思维能力和创造能力，提升解决实际语言业务问题的数字素养。教学设计教学过程难难重重重难重难教学方法讲解演示法讲解MQM评分机制讲解和演示LQA操作01教法任务驱动法完成语料标注任务完成LQA报告分析项目式教学法量化翻译评估自主探究法探究导入外部语料到CAT工具探究对应语料的罚分类型02学法合作学习法互相评论LQA报告分析归纳法学生归纳总结操作要点教学设计教学过程教学过程教学设计教学过程让学生在课程之前熟悉相关软件的操作，可以在课堂上更快上手。学习通复习CAT工具的使用前置作业激发学生量化语言研究思维。讨论-如何量化评估翻译质量课堂导入学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知▶MemoQ操作微课教学过程教学设计教学过程让学生在课程之前熟悉相关软件的操作，可以在课堂上更快上手。学习通复习CAT工具的使用前置作业激发学生量化语言研究思维。讨论-如何量化评估翻译质量课堂导入学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知▶头脑风暴教学过程教学设计教学过程学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知▶项目管理-TMX格式转换激发学生量化语言研究思维。讨论-如何量化评估翻译质量课堂导入学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知激发学生量化语言研究思维。讨论-如何量化评估翻译质量课堂导入学生关注教师操作完成语料标注任务，并通过互相评析熟悉MQM分析方法。LQA语料标注和报告分析探索新知项目启动教学过程教学设计教学过程▶任务-语料标注激发学生量化语言研究思维。讨论-如何量化评估翻译质量课堂导入学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知学生关注教师操作完成语料标注任务，并通过互相评析熟悉MQM分析方法。LQA语料标注和报告分析探索新知项目启动学生关注教师操作完成语料标注任务，并通过互相评析熟悉MQM分析方法。LQA语料标注和报告分析探索新知项目启动教师引导学生复习操作关键步骤。总结回顾操作要点-分享标注心得总结分享教学过程教学设计教学过程▶罚分机制下的样本特征学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知学生关注教师操作完成语料标注任务，并通过互相评析熟悉MQM分析方法。LQA语料标注和报告分析探索新知项目启动教师引导学生复习操作关键步骤。总结回顾操作要点-分享标注心得总结分享教学过程教学设计教学过程学生通过项目任务回忆CAT项目管理的相关操作。回顾CAT项目管理操作回顾旧知学生关注教师操作完成语料标注任务，并通过互相评析熟悉MQM分析方法。LQA语料标注和报告分析探索新知项目启动教师引导学生复习操作关键步骤。总结回顾操作要点-分享标注心得总结分享▶总结和分享数据导入和预处理数据抽样工具：Excel随机函数抽样数据转换工具：Excel、GlossaryConverter数据编排，转成TMX格式数据导入工具：MemoQ翻译记忆库、预翻译思考与讨论如何量化翻译质量？错误频次？句子长短？错误影响？译者工资？现场评分原文：小心地滑译文A：Slipcarefully译文B：Caution!WetFloor译文C：Becarefulofslipping原文：苍山负雪，明烛天南。（姚鼐《登泰山记》）译文A：Thegreenmountainscarrysnow,whichshinesbrighttothesouthofthesky.译文B：...thedarkbluemountainsbearingsnow,brightlyshiningonthesouthernsky.(StephenOwenver.)译文C：Bronzeridgesburdenedwithsnow,MountTaiilluminatessouthernskywithitsbrilliance.请给以下内容打分。

你会打出“低分”吗？原因是什么?如果不是评价句子，而是一整篇文章又如何评分？多少错误会影响到整体译文质量？MQM评分机制什么是罚分？英语中的“PM”，实际上是“PenaltyMinutes”的缩写，中文直译为“罚分”。这个缩写词在体育领域尤为常见，用于描述在比赛中的违规行为所导致的处罚时间。

PM的中文解释为罚分，在英语中，它的流行度为22，表明在特定语境中使用频率较高。在分类上，它属于体育领域的缩写词，但具体应用时可能跨越到法律或游戏规则等多个领域。MQM评分机制MQM评分采取LQA常见的罚分方式：小错误记1份、中等错误记5分、大错误记25分。罚分可以自由搭配，但官网建议突出指数差异。此罚分为官网提供的罚分数字。MQM罚分曾经经过一系列的变革，从一开始的1-5-10，到1-5-100，到自由搭配，再到加上0罚分的微错误。想一想：为什么要设计不同的罚分，不同的罚分会对样本产生什么影响？MQM模型决策树图片来源：/error-types-2/decisiontree/语料导入怎么导入外部语料进MemoQ？试试项目管理！语料格式转换TMX使用GlossaryConverter将抽样语料转为TMX格式。操作步骤格式转换？？？自定义语言评估模型教师演示点击左上角MemoQ自定义语言评估模型教师演示进入资源选项卡进入资源控制台自定义语言评估模型教师演示进入LQA设置自定义语言评估模型教师演示新建LQA模型自定义语言评估模型教师演示设计评估模型①自定义语言评估模型教师演示设计评估模型①自定义语言评估模型教师演示设计评估模型①②自定义语言评估模型教师演示设计评估模型②自定义语言评估模型教师演示设计评估模型①②③自定义语言评估模型教师演示设计评估模型③操作步骤格式转换自定义

语言评估模型启用评估模型？自定义语言评估模型教师演示点击左上角MemoQ启用语言评估模型教师演示进入选项-选项启用语言评估模型教师演示找到LQA设置操作步骤格式转换自定义

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语言评估模型启用评估模型语料标注我们必须在新建项目前完成！思考与讨论在该评分机制下，样本数据有可能怎样分布？A正态分布B

长尾分布总结温故知新：复习CAT工具操作及MQM评估框架，巩固项目一所学内容。理论引导：通过量化翻译评估的讨论，深入理解MQM评分机制及其统计意义。技能实践：掌握TQA自定义资源配置、标注操作及报告导出。完成MQM模型设置、样本标注及罚分计算任务。作业①画图分析TQA报告。②通过雨课堂预习SPSS的基本操作。③继续思考不同罚分机制下的样本数据特征。同学们，下次见！感谢观看ThanksforWatching主讲人：王源丰参赛单位：梧州医学高等专科学校机器翻译技术技以载道，匠心致远WhileMTisefficientforstraightforwardtasks,HTdeliversthedepth,creativity,andreliabilitythatmachinescannotreplicate.第十一章机器翻译技术教学内容教学目标教学理念教学实施1234教学内容教学理念教学实施教学目标1.1单元逻辑

机器翻译发展历程常见错误质量评测产品形态运行原理CAT应用翻译搜索译后编辑字幕翻译教学内容教学理念教学实施教学目标1.2育人主线具备一定的原生数字素养，数字化工具接受度较高，思维较为活跃，偏好多模态学习资源有一定的学习倦怠倾向，“专业学习与时代责任”关联意识薄弱教学目标教学内容教学理念教学实施2.1学情分析您对计算机操作系统的熟悉程度如何？基础性知识掌握较好，较难理解机翻技术原理对机翻优势感知敏锐，但对其局限认知不足机器翻译质量评测零基础有实操经验，但问题意识和批判性思维能力有待提升职业伦理敏感性不足，自觉性不强较难识别机器译文的深层次问题您是否在用过大语言模型来辅助翻译实践或课程学习？您认为哪种授课方法最能激发您的学习兴趣？知识基础能力水平学习特点教学目标教学内容教学理念教学实施2.2教学目标知识传授能力培养价值塑造能够合理运用机器翻译技术赋能翻译实践与学习能够准确识别并修正机器翻译原始产出的错误与不足辩证把握机器翻译技术的工具理性与价值理性，形成正确翻译技术观自觉遵守译员职业道德规范，增强译者匠心意识和终身学习意识简要说明机器翻译的发展历程、产品形态以及质量评测方式准确阐述机器翻译系统主要类型及技术原理，举例说明机器翻译常见错误类型教学理念教学目标教学内容教学实施3.教学理念

学习中心混合式学习模式，贴合学生原生数字素养及个性化需求依托情境化实践和合作探究，营造“做中学、学中悟”的沉浸体验能力导向聚焦“能力本位”，依托情境化任务与实操练习，提升