1. 引言
20世纪60年代初，纳尔逊和库切拉建立了BROWN美国英语语料库，这是第一台计算机语料库，同时也是现代语料库语言学的开端，拉开可机读的电子语料库时代的序幕[1]。第一代建立电子语料库的代表美国布朗大学教授法兰西斯，他认为语料库是一个用于语言分析的文本集合，对某一种语言、方言或语言的某一方面具有代表性[2]。之后，第二代建立电子语料库的代表英国伯明翰大学的辛克莱教授也提出了自己对于语料库的定义——语料库是一个自然出现的语言集合，用于反映某一语言的状态和变化[3]。20世纪90年代以来语料库的重要性日趋明显，语料库研究发展迅速呈现快速发展态势。
1993年，英国学者Mona Baker发表了“语料库语言学与翻译研究：启示和应用”一文，将语料库研究方法引入翻译研究，此文标志着语料库翻译研究的开端。以Mona Baker为代表的各国学者将语料库研究方法广泛地应用到翻译研究，进行多样化的实证研究和理论阐述，使语料库翻译研究迅速发展，逐步成为一种连贯、综合和丰富的研究范式，同时也已成为描述翻译研究中的一种新的范式[4]。学者们应用语料库翻译研究这一新范式对翻译理论及实践等一系列问题进行探讨，在翻译普遍性、翻译文体、翻译共性、应用研究、语料库翻译研究方法及翻译语料库创建与应用等诸多方面取得了研究成果。
国内的语料库翻译研究始于杨惠中教授1993年发表的“语料库语言学与机器翻译”一文，几乎与国外语料库翻译研究同时起步。随着计算机技术与语言学研究的紧密结合，个别国内学者对语料库提出了新的定义。杨惠中认为语料库是一个由大量的语言实际使用的信息组成的，专供语言研究、分析和描述的语言资料库，在计算机网络技术和信息技术快速发展的现代社会，语料库主要指经科学取样和加工的大规模电子文本库[5]；何婷婷认为语料库是为某一个或多个应用而专门收集的、有一定结构的、有代表性的、可以被计算机程序检索的、具有一定规模的语料集合[6]。由此国内语料库翻译研究逐渐趋于成熟。
本文主要以CNKI数据(1998~2024年国内所发表的有关语料库翻译研究的46篇重点核心期刊论文)为基础，对其进行分析，结合知网可视化图谱和VOSviewer工具进行整理与归纳，进而形成可视化图表，从而分析国内语料库翻译研究的现状，并对未来研究起到一定参考。
2. 文献综述
2.1. 国内语料库翻译研究
自20世纪末，语料库翻译研究兴起至今，我国学者对其进行了诸多研究，尤其是近年来，语料库翻译研究发展很快。国内现有文献主要从语料库翻译研究方法、语料库建设及应用、机器翻译、翻译教学及翻译普遍性方面进行研究。
从语料库翻译研究方法的角度看，如侯奕茜、刘玉梅采用多元的研究方法对语料库翻译理论进行创新[7]；刘康龙、穆雷介绍了国内外基于语料库翻译研究的概况并探讨了语料库与翻译研究的结合与其发展的历程[8]；胡开宝、吴勇、陶庆综述了语料库与翻译研究的趋势与问题[9]；王克非、黄立波综述了从1993年到2009年间语料库翻译学的发展历程和研究理念以及并提出了语料库翻译研究的方法及要点[10]；齐金鑫评论并介绍了《定量方法在语料库翻译研究中的应用》一书，探究了语料库翻译研究方法的重要性[11]；许家金介绍了语料库翻译研究的核心内涵并在理论和实证方面总结了语料库翻译研究的成果，同时作者重视我国本土的语料库翻译研究理念和方法[12]。
从语料库建设及应用的角度看，双语平行语料库比起单语语料库更常应用于语言对比和翻译研究中。平行语料库由于其通常以互译句对的形式出现，句对内部表现为一种对应关系。因此，经过加工与处理的平行语料库通常能应用于多语言对比及翻译研究中。如王克非论述了以汉语为中心语的多语汉外平行语料库集群的设计、研制及应用问题[13]；胡富茂等基于多模态和语料库语言学研究范式，探讨了多模态旅游翻译语料库的构建方法和技术路径[14]；朱珊珊、原伟认为其所构建的新闻评论语料库能应用于俄语新闻评论的情感自动分析和领域情感词典并从文本中挖掘情感态度[15]；张继东、朱亚菲基于英汉平行语料库，采用定性和定量相结合的方法，从语言特征和非语言特征两个层面对《追风筝的人》的不同译本的翻译风格进行了研究[16]；于红基于语料库，通过将白皮书《2010年中国的国防》英译本与2010年美国的白皮书《国家安全战略》(National Security Strategy)相比较，从宏观和微观两个层面对译文的“简化”趋势进行描写[17]；王伟针对新闻英语长句翻译问题，利用汉英平行语料库，对汉英句子对应情况进行统计，并探究了其翻译方法[18]；刘泽权、春娥对《红楼梦》多译本量化考察研究[19]；张凌寒探究并号召国内加快建设人工智能大模型中文训练数据语料库[20]；王克非、符荣波梳理和分析了近年来语料库口译研究的进展，并指出了其未来的发展趋势及研究走向[21]；张威客观分析了口译语料库开发及建设的问题并探究了协同提高口译研究质量的方法[22]。这些涵盖不同领域、不同体裁和形式的自建语料库的出现，拓展了翻译研究的深度和广度。
从机器翻译的角度看，多数期刊基于语料库翻译来大力发展机器翻译，如梁君英、刘益光研究基于语料库对人工翻译和机器翻译产出在词汇、句法、篇章等多个维度的文本特征差异加以系统分析，以探究人类智能的翻译能力优势[23]；郑保山等通过自建语料库设计了专门用于英语词典翻译出版的动态机器翻译系统[15]；柏晓静、俞士汶利用自建的平行语料库设计了一个面向中文学术专著的机器辅助翻译系统[24]；何莲珍以汉、英语平行语料库为基础设计翻译数据库[25]。除此之外，在运用机器翻译时出现的一些具体问题进行探讨。如李亮对比分析了基于语料库的机器翻译(CAMT)的10项原理和运行机制，且提出了开发基于语料库的机器翻译系统所面临的一系列问题[26]；常宝宝研究了翻译等价单位自动获取[27]；刘小虎、李生探讨基于语料库的统计方法，利用单词与单词的共现概率来消除词的多义选择歧义[28]；何春艳、罗慧芳运用CiteSpaceV文献计量工具对国内语料库翻译学研究动态进行知识图谱分析[29]。
从翻译教学的角度看，如王克非通过将平行语料检索应用于翻译教学这一实验来探讨对培养翻译专业学生的应用效果[30]。杨艳卫评述了黄立波撰写的《语料库翻译学理论研究》一书，探究了语料库翻译学理论与翻译教学方法的发展[31]；戴光荣、刘思圻通过对2007~2022年语料库翻译教学研究领域的中英文核心期刊论文进行梳理，尝试构建语料库翻译教学研究框架，分析国内外研究的共性与差异[32]；叶常青用《红楼梦》的中英文本自建语料库，并将其用于翻译教学的课堂设计[33]；王朝晖、余军从韩素音国际翻译大赛语料库的设计，语料的句级对齐，语料标注，在线检索平台的研制等方面，介绍该语料库的创建，并探讨了其在翻译教学中的应用[34]；李颖玉、袁笠菱利用语料库语言学的研究方法对非英语专业研究生的英汉翻译中所出现的错误进行量化研究和统计分析，以期取得更好的教学效果[35]；孙东云总结了单语语料库在翻译教学中的应用研究现状，继而从BBC汉语语料库的具体用途和教学方式两方面尝试将BBC汉语语料库应用于具体翻译教学中[36]；王丽娜梳理了财经翻译的内涵范畴和研究脉络，并探讨了如何将语料库技术应用于翻译教学与实践[37]；王克非等通过语料呈现实验探讨双语对应语料库翻译教学平台的应用效果[30]；熊兵基于英汉双语平行语料库讨论了适用翻译教学的英汉双语平行语料库构建以及建库中的语料标注问题，进而探讨了基于英汉双语平行语料库的翻译教学模式的构建及其运作[38]；陶友兰基于国内主要核心期刊论文和部分重要著作与教材的分析，梳理了我国30年来翻译技术教学研究脉络，并对翻译技术教学研究的未来发展进行展望[39]。
语料库翻译研究是描述性翻译研究的发展，基于语料库的描述性翻译研究是到目前为止语料库翻译研究讨论最多、成果最为丰硕的领域。从研究历史和文献来看，该研究所取得的成就主要表现在以下两个方面：翻译普遍性和译者风格研究[40]。
从翻译普遍性角度看，翻译普遍性研究是语料库翻译理论研究中成果最为丰硕的领域，主要有两类。一是对翻译普遍性的理论研究，即对普遍性的界定和方法论的选择是普遍性研究的首要问题。如黄立波、王克非对翻译普遍性研究方法的探讨[41]；吴昂、黄立波对翻译共性研究在研究对象的界定和方法论方面存在问题的讨论[42]；刘泽权、侯羽对国内外显化研究现状的概述[43]；庞双子、王克非二人对翻译文本语体“显化”特征的历时考察[44]。二则是翻译普遍性的实证研究。学者们通过创建的语料库对翻译普遍性或翻译普遍性的某个方面如显化、简化、范化等方面进行研究。王雪明通过建构基于信息型文本的汉译英显化策略体系，对显化的类型、形式、语言维度、触发源、翻译焦点、属性和翻译目的等参数做了界定，并通过实例对汉译英具体操作进行说明[45]；柯飞以英汉/汉英平行语料库为基础通过对在英汉转换中“把”字句的分布特点的分析考察了翻译文本中的显化现象[46]；胡开宝、朱一凡基于已建的莎士比亚戏剧英汉平行语料库对《哈姆雷特》两个译本中显化现象进行定性和定量研究[47]；王克非、胡显耀通过分析和对比“通用汉英对应语料库”中翻译汉语与原创汉语语料，考察了翻译汉语区别于汉语原创语料的词汇使用特征[48]；王克非、秦洪武基于“汉英双向对应语料库”分析了英译汉语言基本特征并就这些特征探讨了“翻译共性”问题[49]。
总体来说，国内语料库翻译研究虽然起步较晚，但其保持积极发展的态势，具有显著的研究空间，现已成为学界，特别是外语学界重要的科研方向之一。
2.2. 可视化分析
可视化分析(Visual Analytics)，是一门新兴的通过交互可视界面来进行分析、推理和决策的交叉学科。人们通过使用可视分析的工具和技术，从海量、动态、不确定甚至包含相互内容冲突的数据中整合信息，获取更深层的理解。可视化分析允许人们检测预期的信息和探索未知的内容，提供快速的、经得起检验和利于理解的评估，以及提供更有效的交流评估手段。
如今的可视化分析是信息可视化与科学可视化领域最新发展的产物，作为一个跨学科的新兴学科方向，能帮助学者更容易地把握其研究的现状。
本文通过CNKI可视化分析，以“可视化分析”为篇名进行初筛检索，共11,438篇文献，且发文量速度自2009年以来逐年加快。此外，VOSviewer是近年来许多学者所倾向使用的文献分析及可视化管理工具，由荷兰莱顿大学Lodo Waltman和Nees Janvan Eck所主持研发。总的来说，可视化分析是有助于学者把握其研究现状，得出成果。
3. 研究过程
3.1. 数据来源
在CNKI里以“语料库翻译”分别为主题词和关键词，对1998至2024年间国内重点期刊进行知网高级检索，在检索出的论文中剔除与语料库翻译研究不相关的文章；对《中国翻译》《上海翻译》《外语学刊》等重要期刊论文进行人工检索，共获得有关语料库翻译研究的学术期刊论文46篇，构成了本文研究的数据样本。按论文发表的年份、期刊以及论文的主题将其进行分类，获得了本研究的统计数据。
3.2. 研究方法
本研究运用文献分析法对这46篇核心期刊文献进行详细梳理。基于可视化分析软件呈现科学知识图谱，并辅以文本分析，揭示语料库翻译研究的动态进程。运用VOSviewer和CNKI可视化分析软件进行定量和定性分析。本文将从发文总体趋势(时间排序)，主题关键词，以及作者合作网络，作者机构分布对这46篇核心期刊文献进行分析。
4. 结果
4.1. 历年发表的文献数量及其分析
某一学科领域文献发表量的年度动态变化，可作为量化评估该领域学术生产力与创新活力的重要观测维度。基于近三十年语料库翻译研究领域的文献计量分析，国内该领域年度核心期刊论文产出量与引证文献数量的时序演变特征，数据如图1~3所示。
自1993年起至今，关于国内语料库翻译研究的重点核心论文期刊数量呈逐年上升趋势，尤其是
Figure 1. Annual publication volume of literature
图1. 历年发表文献数量
Figure 2. Annual publication volume of core literature
图2. 历年发表的核心文献数量
Figure 3. Annual publication volume of citation literature
图3. 历年发表的引证文献数量
在2020年以后论文发表的数量涨幅最大。呈现出有关语料库翻译研究的论文自1999年以来数量逐年增多。近十年以来，语料库的研究得到显著发展，这是得益于自然语言处理，大数据以及机器学习(神经网络)为语料库的建立和深度挖掘提供了极大的技术支撑，总体上看，我国语料库翻译研究领域呈现出显著上升态势，其学术产出规模持续扩张，研究深度与广度不断拓展。在全球化进程加速推进与人工智能技术深度融合的双重驱动下，基于语料库的翻译研究范式经历方法论层面的创新突破，该领域在未来将延续其上升性发展轨迹，并在跨学科融合与技术创新维度展现出更为强劲的学术增长潜力。
4.2. 论文主题分类及其分析
某一领域的论文主题分类能够体现当前主流学者研究的方向及热点，便于研究者加入学术对话及讨论。“关键词”在最大程度上对作者核心思想与论文主要观点作凝练概括，高频出现的关键词即为学界的研究热点。知识图谱能够将关键词之间的关系以共现网络的形式清晰呈现。
由图4可得出，纳入分析的46篇文献中，对语料库翻译教学发表的论文最多(9篇)，占到研究总数的20%。其次是语料库翻译研究方法(7篇)，占到研究总数的15%。接着就是机器翻译(6篇)，占到研究
Figure 4. Classification of research themes
图4. 论文主题分类
总数的13%。而双语平行语料库，语料库的建设及应用也是占比很多，占到研究总数的20%，其余的论文涉及口译研究，翻译原则、方法，翻译规范等其余多个领域。除此之外，随着科教兴国战略，人才强国战略的实施，翻译教学和机器翻译在语料库的应用中逐步扩大并逐渐成熟。
而关键词的聚类能够在关键词共现的基础上，对相关领域的研究热点进行更为具体的归纳概括。基于149个关键词构建网络关系，由图5所示，语料库翻译研究有如下发现：
1) 研究主题聚焦，多维度展开。以“语料库”为核心节点，辐射形成三大紧密聚类：技术–方法类研究，包括机器翻译、统计方法、辅助翻译。研究聚焦计算语言学方法在翻译自动化中的应用，与核心节点连接强度最高；教学–资源类研究，包括翻译教学、平行语料库、语料库建设。研究探索语料库驱动的教学范式创新，通过“平行语料库”节点与技术类研究形成桥接；理论–特征类研究，包括翻译普遍性、显化、简化、译者风格。研究基于语料实证的翻译本体规律挖掘，但与其他聚类交叉较弱，反映基础理论与应用实践的融合不足。这些主题包括了语料库的理论与实践层面，体现了语料库翻译研究的深度。
2) 时间维度揭示研究转向。冷色节点群(蓝/绿)以“平行语料库”和“显化”为代表，构成传统研究支柱；暖色节点群(黄)集中于技术前沿，如“神经网络”“大模型”紧密环绕“机器翻译”，体现技术迭代对研究热点的驱动；如“多模态”和“情感分析”处于网络边缘，尚未与核心理论节点建立强连接，揭示跨模态翻译研究与情感计算融合的滞后性。
3) 研究的数据统计分析理据化：从描写性分析走向推理性、探索性分析，在“大数据”背景下，精度和效度逐渐提高。以上因素促使语料库翻译研究范围扩大，研究深化。
注：节点代表关键词，直径越大表示频次越高；节点圆圈层代表出现时间，颜色从冷蓝色至亮黄色表示时间由远及近；节点连线越近表示关系越密切。
Figure 5. Keyword co-occurrence in academic papers
图5. 论文关键词共现
4.3. 作者合作网络
由图6可得出国内从事语料库翻译研究的主要学者有王克非(北京外国语大学)、黄忠廉(广东外语外贸大学)、胡开宝(上海外国语大学)、黄立波(西安外国语大学)、戴光荣、胡显耀(西南大学)等人。这几位高产学者或独立，或与人合作，发表了10篇以上的高质量论文，他们是国内语料库翻译学研究的领军人物。特别是王克非，他是国内语料库翻译研究最重要的奠基人之一，王克非、胡显耀等关于语料库建设、翻译语言特征研究、应用翻译研究的多篇论文、论著成为国内语料库翻译学研究者的必读书目和引用频次最多的文献。
Figure 6. Author collaboration network
图6. 作者合作网络
5. 结论与讨论
5.1. 结论
本文借助CNKI可视化与VOSviewer对国内46篇语料库翻译研究核心期刊文献的系统分析，梳理了该领域近三十年的发展脉络与研究现状。分析表明，国内语料库翻译研究已形成较为稳定的发展格局，研究主题集中于语料库翻译研究方法、双语/平行语料库的建设与应用、机器翻译及其辅助技术、翻译教学应用以及翻译普遍性与译者风格研究等领域。
VOSviewer关键词共现分析进一步揭示了研究结构：以“语料库”为核心节点，辐射出多个紧密关联的主题群。其中，“机器翻译”“翻译教学”与核心节点连接强度最高，构成当前最活跃的应用方向；而围绕“翻译普遍性”“显化”“译者风格”“对应语料库”等关键词形成了理论研究聚类，体现了对翻译本体特征的持续关注。时间维度分析清晰显示，近年来“多模态”“神经网络”“大模型”“情感分析”等关键词成为新兴增长点，标志着研究前沿正加速向技术深度融合与模态多元化方向拓展。然而，合作网络分析也提示，当前高产学者合作主要集中于语言学及翻译学内部，跨学科合作尚显不足，这可能制约对复杂技术问题和多模态数据处理的研究深度。
需系统梳理既有研究成果、结合新型研究方法与技术、拓展新模态、促进各学科深层次融合，以实现研究范式与应用的多元化跃升，更好地服务于国家语言战略以及助力国家文化传播。
5.2. 讨论
在延续学界对“神经网络技术与机器翻译结合”和“多领域多模态语料库建设”这两个共识方向投入的同时，本研究基于可视化分析结果，提出以下更具针对性的发展建议：
1) 深化交叉融合研究。着力推动多模态语料库在情感计算分析、人机协作翻译评估等新兴交叉领域的应用。
2) 加强跨学科协同创新。鼓励构建语言学、翻译学、计算机科学、人工智能及特定领域专家的跨学科研究团队，重点攻克神经机器翻译模型优化中的语言学约束嵌入、复杂多模态语料，尤其涉及非文本信息的标注标准与规范、大模型训练数据的质量控制与伦理规范等关键问题。
3) 关注技术应用中的挑战。在研究技术赋能的同时，需重视大规模语料涉及的隐私保护与伦理风险、多模态标注体系的标准化与互操作性，以及先进计算资源可及性等可能制约研究深化与应用的现实挑战。