为了提升广大学子的语言·数据·翻译研究能力以及实践能力，增强学生的学术研究能力，让学生了解海事大学在语料库和人工智能发面的发展前景，掌握语言学智能技术等前沿科技，以增进广大学子在跨学科研究方面的学术交流，上海海事大学外国语学院于2024年9月9日起开展为期五天的2024上海海事大学语言·数据·翻译学术训练营活动。
9月10日下午，2024上海海事大学语言·数据·翻译学术训练营继续举行。上海海事大学外国语学院袁煜副教授分享了研究主题为《Artificial Intelligence in Translation Studies：Predicting Translation Errors with LLMs》的研究成果。外国语学院宋志平教授分享了《海事文本翻译与研究漫谈》。来自不同地区的线上和线下营员共同参与了本次讲座。
在第一部分的精彩报告中，袁煜副教授以其深厚的学术功底和对人工智能前沿技术的敏锐洞察，为听众们开启了一场关于翻译质量评估与错误自动预测的深刻探讨。他首先从宏观视角出发，深入浅出地剖析了当前机器翻译技术飞速发展的背景下，翻译质量评估所面临的机遇与挑战。袁老师不仅聚焦于机器翻译本身的质量提升，还前瞻性地探讨了人工翻译质量如何借助自动化技术实现更为精准、高效的评估，这一议题无疑为当前翻译研究领域注入了一股新的活力。
针对翻译中屡见不鲜的各类错误类型，袁煜副教授带领大家全面回顾了翻译错误相关研究领域的全貌。他认为，这些错误不仅是翻译质量的直接反映，更是推动机器翻译质量评估、人工翻译质量评估等跨学科领域不断前行的关键动力。为此，他分享了自己在翻译错误自动预测领域取得的一项重要研究进展。这一成果，是基于对大量翻译实践数据的深入分析与挖掘，利用当前最先进的大语言模型技术，实现了对翻译错误类型的智能化识别与预测。
具体而言，袁老师和他的研究团队，筛选了一部分机器翻译错误数据标注集作为训练基础。通过对大语言模型进行精调试验，试图教会模型在细微之处捕捉到可能导致翻译错误的蛛丝马迹。
在实际应用中，该模型能够对任意一个给定的翻译句对进行快速、准确的评估，自动识别并预测其中可能存在的翻译错误类型。虽然袁煜老师坦承由于数据的不均衡，翻译错误的多属性，机器翻译与人工翻译错误分布差异等诸多因素，现有的模型结果不够理想，还有很大的提升空间，但是这一研究不仅为翻译工作者提供了强有力的辅助工具，可极大地提高了翻译效率与准确性，同时也为翻译质量评估体系的完善与发展开辟了新的路径。
袁煜副教授的讲解，既展现了他对翻译质量评估与错误自动预测领域的深刻见解，也彰显了他作为学者勇于探索、敢于创新的精神风貌。他的这一研究尝试，无疑将为未来的翻译研究与实践注入新的动力，进一步增强了翻译研究的跨学科属性。
宋志平教授以其丰富的专业知识和实践经验，引领同学们深入探索了海事文本翻译这一专业领域，特别是针对海事语言独特性的理解与掌握。
宋老师首先细致入微地分析了海事语言的特点，强调了其在专业性、准确性及国际化交流中的重要性。他指出，海事文本不仅涵盖了船舶操作、海洋法规、货物运输等复杂的专业知识，还涉及多国语言间的精准转换，这对译者的专业素养提出了极高的要求。随后，宋教授详细阐述了海事文本翻译的策略与技巧，包括如何准确理解原文语境、如何选用最合适的表达方式以符合海事行业的规范与习惯，以及如何确保译文在传达信息的同时，保持原文的语义完整性和逻辑清晰度。
为了进一步助力海事文本翻译中实践，宋志平教授还重点介绍了海事术语库。海事术语库是海事领域知识积累和共享的重要平台，其中包含了大量经过严格审核和标准化的专业术语及其对应译文，这些术语的准确性和一致性对于确保海事文本翻译的质量至关重要。宋老师不仅列举了几个权威的海事术语库资源，还亲自演示了如何高效利用这些术语库进行查询、学习和参考。
宋志平教授还精心挑选并推荐了一系列关于海事语言的书籍和文献，涵盖了理论探讨、实践案例、行业标准等多个方面。
今天的两场分享既包含前沿领域的项目研究成果，也涵盖了海事翻译等领域的研究及发展。
