中国社会科学网讯（记者 张杰 通讯员 夏云 张金霞 ）4月26—27日，第五届数字人文研究论坛在曲阜师范大学召开。与会学者探讨分享数字人文研究新成果和新进展。

　　曲阜师范大学外国语学院院长秦洪武在致辞中提出，数字人文研究经历了从文本分析到数字化/超文本，到文本数据分析技术和可视化，再到当下人类智能与人工智能协同协作的新时代。在全面实施国家教育数字化战略背景下，以人工智能引领科研范式变革对外语学科发展意义非凡。曲阜师范大学副校长陈刚在致辞中简要介绍了学校办学历史、发展特色以及外语学科在数字人文研究领域的丰硕成果。他表示，本次论坛是推动学校数字人文学科汲取前沿学术滋养，深化教育教学的重要窗口，此次聚焦外国语言文学研究范式转型，回应数智文明的时代召唤，将为外语学科发展注入强劲动能。北京外国语大学王克非教授在致辞中提出，通过与人文研究结合，数字有了“温度”，人文有了“量度”，数字人文就有了高度。面对人工智能技术的迅猛发展，研究者需警惕数据洪流中的本质洞察缺失，坚守人文内核，避免陷入技术至上的误区。他认为，数字人文是需要长期坚持的学术使命，应推动外语学科在数智时代实现工具理性与人文价值的平衡，为中国学术话语体系注入兼具科学精神与人文温度的创新力量。

　　人工智能推动翻译学科转型

　　上海外国语大学胡开宝教授谈到，数字人文的兴起深刻影响了翻译学的研究范式，数字翻译研究依托语料库、大语言模型和数据挖掘技术，具有跨学科、数字化和实证性特征。他呼吁翻译学界利用数字人文方法，构建更加系统的研究框架，推动学科创新与发展。广东外语外贸大学戴光荣教授说，人工智能的快速发展正在深刻改变翻译教育。AI技术不仅能提高教学效率，还能增强教师的翻译能力。翻译教育需在保持专业性的基础上，平衡伦理、文化与产业变革，推动翻译学科的转型与全球发展。

　　中医药典籍承载着深厚的医学与文化价值，智能翻译与多模态传播是其国际化推广的关键途径。华中科技大学教授许明武提出，大语言模型在中医药翻译中具有潜力，但仍面临术语准确性和文化理解的挑战。他建议结合增量预训练与人工干预，构建高质量翻译模型，并推动图文、音视频等多模态传播，以提高受众的理解与接受度。他认为，人机协同将是未来中医药典籍翻译与传播的核心模式。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆分析了大语言模型的语言处理能力。他提出，机器翻译在提升译文质量、实现“信、达、雅”目标等方面仍存在诸多挑战，高水平外语人才仍不可或缺，AI无法完全替代人工。

　　河南大学刘泽权教授以考古学文本英译为例，构建了量化与质性分析相结合的译文质量评价框架，系统考察了六个智能翻译与人工翻译的异同得失，指出智能工具在处理人文学术类复杂文本的汉译英任务中，仍需针对具体翻译重难点进行大量训练与专项深度学习，优化记忆机制，并有效融合专家译者的知识经验，以提升整体翻译质量与可靠性。北京航空航天大学梁茂成教授基于BERT预训练模型，对语料库索引行中的节点词词向量进行计算，依此获取语境中关键词的动态词向量，并在此基础上进行相似度分析和聚类分析。研究表明，基于相似度分析结果对索引行进行排序的方法远优于现有的按照正字法或词语拼写对索引行进行排序的方法，且对节点词进行的自动聚类可以有效区分一词多义现象和节点词的典型词汇语法型式。

　　澳门大学李德凤教授考察了《道德经》译本的五种语言读者的在线评论，他指出，情感分析等数字人文方法可为中国经典的海外传播提供实证证据，有助于优化译介策略和评估传播效果。西北工业大学张政教授梳理了1831-2023年间出版的1206种汉文佛典英译本信息，发现译入与译出路径话语影响不均衡、汉文底本与英文译本体系不明晰、译出版形式与大众阅读需求不匹配，建议重视路径差异，加强现代译场话语输出；理清版本体系，提升汉文佛典英译价值；融合出版媒介，推进数字化多模态发布。

　　大连外国语大学邓耀臣教授研究发现，基于LLM的术语自动抽取性能均优于传统方法，且在缺少大规模语料支持的条件下能够取得较理想的成果。其中，Qwen-plus总体上优于GLM-4-9b。华侨大学卢植教授指出，AI技术可为外语教学提供启发，外语教育工作者应主动顺应新技术变革，有责任给出科学分析和理性应对。同时，教育神经科学通过科学研究与教学实践的结合，为教育提供精准和高效的指导，其交叉学科范式用于剖析AI重塑全球教育格局大势下我国外语教育教学的诸多问题具有价值极高的探索潜力。

　　香港理工大学刘康龙副教授研究发现学习者对ChatGPT反馈的投入呈现出复杂性，反映出多维度、多层次的交互关联与动态依存关系，并在三个维度上呈现出动态关联，这种关联模式因个体差异而显著不同，例如学习者的知识储备、学习风格和动机。北京外国语大学张威教授通过案例分析讨论了人工智能翻译在政治话语语义理解与阐释过程中的具体表现，并强调尽管大语言模型能较好完成翻译任务，但应当发挥人工翻译创造性。当下，人工智能时代的高素质翻译人才面临重新界定。

　　在青年学者主题发言中，山东大学王峰教授认为，未来对外话语传播应平衡本土叙事与国际接受，以提升传播精准性和影响力。燕山大学侯羽教授对比了人工翻译与ChatGPT翻译，强调人工翻译在文化负载成语的处理上更具优势。吉林大学教授杨梅认为，当前西方主流语言模型在传播中国马克思主义哲学话语时存在语言偏差和文化误读的挑战。翻译教育应注重AI技术与文化传递的结合，探索创新路径，以更好地服务于哲学思想的全球传播。

　　集美大学刘立香教授提出，翻译教育应注重培养学习者的综合能力，尤其是决策能力和问题解决能力，以应对AI辅助翻译中的挑战。河南师范大学刘国兵教授指出，尽管ChatGPT能够提高翻译效率，但在情感极性和态度资源的再现上仍显不足，翻译教育应注意避免过度依赖人工智能。

　　浙江越秀外国语学院陈科芳教授强调，应在国家政策引导与技术创新的融合下，构建具有中国特色的翻译教育体系，在技术与人文之间找到平衡，培养兼具技术适应性、文化敏感性与伦理意识的新时代翻译人才。北京航空航天大学方红教授指出，数字人文为《共产党宣言》汉译史研究提供了新的方法和研究范式。融合数字人文手段的汉译史研究为译学理论创新与马克思主义中国化研究提供了有力支撑。

　　曲阜师范大学张超副教授介绍了一种面向国际中文教育的可读性分类系统（RCS-CSLT）。该系统通过训练大语言模型实现文本可读性分级，有望成为智能评价桥梁，辅助学习者获取符合语言水平的阅读材料，协助教师依据科学分级设计个性化教学方案。浙江工商大学钱毓芳教授探讨语料库方法与AI驱动的大规模网络搜索在实证研究中的关系。研究指出，相较于生成式AI的“语言表演”，语料库方法其结构化、高质量的数据不可替代。

　　会议还进行了多场平行论坛，与会学者分享了“人工智能赋能语言研究”“人工智能赋能文学研究”和“人工智能赋能翻译研究”“人工智能赋能外语教学研究”等领域研究成果。闭幕式由曲阜师范大学翻译学院院长夏云主持。各分论坛代表对平行论坛研讨情况作总结。

　　论坛由曲阜师范大学外国语学院、翻译学院、数字人文研究中心，山东省公共外交研究院，中国英汉语比较研究会语料库翻译学专业委员会联合主办。