广州市雅朗翻译服务有限公司是一家专业性强、服务范围广、实力雄厚的大型语言翻译服务机构,主要从事天河区英语翻译，天河区说明书翻译，天河区签证资料翻译，天河区标书翻译，天河区合同翻译等，服务区域包括海珠区，白云区，越秀区，荔湾区，黄埔区，萝岗区，番禺区等广州附近，以及珠三角各城市。我们的翻译人员均具备丰富的翻译经验，他们不仅具有高度的敬业精神和严谨的作风，而且掌握一门至多门专业知识或有着在国外工作、留学的背景。欢迎您的莅临参观。

广州市雅朗翻译服务有限公司——白云区英语翻译，海珠区说明书翻译，荔湾区签证资料翻译。

项目管理在科技翻译中的具体应用

接下来，笔者想通过实际案例对项目管理在MTI实践中的应用做进一步阐释。该案例是去年四月份我所接手的一个翻译项目：《灯光系统技术说明》（以下简称《说明》）。

此翻译项目共计7000字，客户要求两天内交稿，所以我将稿件非配给五个人进行翻译，在这一过程中，笔者运用了一下项目管理方面的知识。本稿件具有一定的代表性，所有翻译人员均为在读MTI研究生。

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尊重异域文化差异,培养文化翻译能力。在翻译教育中，要注重对学习者跨文化意识的培养，使其了解和尊重各国文化差异，熟谙各国历史文化积淀，在翻译对象的选择、翻译策略的选用、翻译产品的推广等方面大程度地迎合源语文化和译入语文化接受群体的价值取向。例如，翻译有关宗教文化信息时，要尊重各地的宗教政策、宗教信仰，在坚持其民族性和多样性的基础上，发挥翻译活动的催媒作用，实现多元文化的“和而不同”。

广州市雅朗翻译服务有限公司是一家专业性强、服务范围广、实力雄厚的大型语言翻译服务机构,主要从事天河区英语翻译，天河区说明书翻译，天河区签证资料翻译，天河区标书翻译，天河区合同翻译等，服务区域包括海珠区，白云区，越秀区，荔湾区，黄埔区，萝岗区，番禺区等广州附近，以及珠三角各城市。我们的翻译人员均具备丰富的翻译经验，他们不仅具有高度的敬业精神和严谨的作风，而且掌握一门至多门专业知识或有着在国外工作、留学的背景。欢迎您的莅临参观。

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译前管理

在项目管理中，有三个非常重要的要素：时间、成本和质量。在很多翻译公司的项目中，项目经理作为整个项目的负责人，需要对整个项目的成本进行计算与管理，以达到大的成本效益。而对于此次《说明》翻译，笔者与客户沟通后，确认翻译费用根据原文中Microsoft word字符数进行计费。

另一方面，此次项目时间较短，总工只有两天时间，于是作为项目负责人，笔者运用管理知识对整个项目进行译前分析、管理。在定出明确的任务后，作为牵头人员，笔者根据根据闲置资源小化原则，制定出了详细的计划与进度安排。

首先，笔者运用工作分解结构（Work Breakdown Structure）制定出了责任矩阵（responsibility matrix），使每位译员都有对应的责任点，采用人责对应的方式进行翻译。

然后，在项目中还使用了关键路径法（Critical Path Method），找到完成翻译项目的关键路径，让译员完成自己所负责的翻译任务后，互相审校，并采取赶工的方法，从而充分利用现有资源，提高工作效率。

而译前管理对于项目质量也非常重要，项目开始前笔者对项目进行了分析，确定了本文术语库，处理了文件格式，并且同一翻译过程中所用翻译软件及提交文本格式，让译员在翻译过程中按照规则进行翻译，统一译文风格、用词与格式。

在本次翻译中，我将文章分成七份，要求大家使用Trados进行翻译，留存记忆库并提交tmx格式文件供审校。

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优化人才培养体系

加大翻译人才储备

第二，采用灵活多样的培养模式，做好人才应急与人才储备工作。例如，依托外语院校教育资源，开设急需语种翻译人才培训班，形成院校培养与应急培养互补的翻译人才培养体系。同时，也可以多种途径，如借鉴“二战”时期美军采用的教学法，以培养满足时局所需的翻译人才。

第三，开发多种整合型课程模式，在语言文化转换能力培养的基础上，引入项目、模拟、案例教学等，竭力培养和储备一批既掌握一带一路沿线多国语言文化知识，又熟悉各对象国政治、经济、交通、产业、金融、生态、外事（包括外交）等行业信息的复合型翻译人才。

第四，破除“圈养”式的翻译人才培养方式，加强国内外合作办学、选派学习者赴对象国留学深造、建立（非）通用语翻译人才培养与交流基地、设立专项奖学金、定期举办一带一路沿线国家翻译人才培养论坛等，全力打造服务于一带一路建设的翻译人才库。

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小编认为，要翻译好这类词，要对日本文化和日本人的性格有一定程度的把握。除此以外，还要多多阅读中国的文学作品，以便碰到文学性的词汇时可以迅速检索出同样文学性的中文词汇，避免用大白话解释。而针对日本人的暧昧表达，翻译时要紧跟他们的思绪，如果不确定他的意思是肯定还是否定，一定要确认后再翻译。

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有道人工翻译则是做了类似SaaS的处理，它将机器翻译的「大脑」配置在云端，每一名译者都可以去连接和使用这块资源，并在获得便利的同时，也输出了碎片化的智力去喂养机器系统，使之不断学习和变得聪明。

从整个技术的变迁出发，纯粹的基于语言学的经验方法也在被表示学习（Representation Learning）的识别方法替代作为优解，端对端的智能系统也远比编写完好的程序要有进化潜力，所以美国自然语言处理先驱弗里德里克·贾里尼克才说：「我每开除一名语言学家，我的语音识别系统错误率就降低一个百分点。」