仅以翻译批评中的词频统计为例。在该项研究中可能需要的工具是 edict virtual language center 提供的在线 word frequency text profile①、Georgetown University 提供的在线 web frequency indexer②和 concordance 3. 0等。文本分析软件会自动将输入的两个译文文本与英 语中最常用的2000单词表和学术词汇表作对比。对照两个处理结果，比较有显著差异③的项目，确定哪一个译文用词更学术化、行文 更书面化。这样的结论似乎比自觉分析更具有科学性和说服力，而 且也很便捷。
一直以来，翻译批评完全围绕译文和原文是否对等而展开， Toury就曾警告说，仅仅评判翻译得失是消极的推理，我们应当试图描述和理解翻译的原生态基于语料库的翻译研究有助于规定性向描述性的转向，因为大量真实语料的获得可以激发归纳性的探索，寻求理论规定或者直觉感知之外的规范。语料库为翻译批评提供了诸多可能性，对这些可能性予以充分开发利用，有助于翻译批评的“审美评价”和“科学判断”跳出经验和直觉的内省桎梏，达到有机的统一。
3. 平行语料库与翻译辅助手段研究
近年来，双语平行语料库在语言信息处理的研究和开发，在机器翻译（Machine Translation，简称 MT )和机器辅助翻译（Machine-aided Translatin，简称MAT)等应用中的作用已得到越来越多的认可，特别是在机器翻译研究中。说起来，原理并没有高深到不可理解，只是设计和建设相当复杂。简单地说，自动翻译的方法大致如下: 第一步，将双语语料平行对应（alignment)；第二步，对语料给予相关联的标注(tagging);第三步，将汉语作分词处理(parsing),并依据词频计算权重;第四，通过权值和字串对比，计算和检索与使用者输人文字相似的句子并显示出来。
如今，研究者提出了多种基于双语语料库翻译的新方法，如:基于实例的翻译方法（Example-based)、基于统计的翻译方法（Statis- tic-based)和基于存储的翻译方法（Translation Memory)。这些方法不仅可以直接使用对齐的双语语料改进机器自动翻译的质量，加强机器辅助翻译中的人机交互，还可以通过统计模型从双语语料库中获取翻译模型从而改进费时、易出错的传统机器翻译方法。有学者曾预言，基于语料库的机器翻译系统能够大幅度超越第三代机器系统的性能，很可能成为第四代机器翻译系统的雏形。
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