梵文医学经典《妙闻本集》专业词汇翻译中翻译技术的应用

马光耀，李蕊丹，程树华，麻顺坤

(1.四川师范大学 外国语学院，四川 成都 610101；2.中国民用航空飞行学院，四川 广汉 618307)

“一带一路”的倡议，促进了世界互联互通，沿线各国文化交流日益密切。不同文化之间的交流与碰撞在语言媒介的指路下更趋繁荣与发展，语言的互通及理解不可避免牵扯到翻译问题，大数据时代下翻译技术的不断发展为翻译事业注入新活力，使其适应当今信息化社会的需求。梵文医学经典《妙闻本集》是印度医学阿育吠陀的重要医学典籍，梵语的书写与典籍中特色医学词汇的翻译成为中国医学文化和印度传统医药文化的沟通障碍，翻译技术在《妙闻本集》词汇翻译中的应用，有利于《妙闻本集》汉译本的完善，改善印度古代医学经典在中国传播现状中的缺失，填补阿育吠陀医学经典在中国传播的空白，缓解当前我国传统医学“走出去”与国外传统学医“走进来”的交流受阻局面。

一、翻译技术的理解与释义

所谓翻译技术，是指在现代语言服务行业发展过程中，为适应大数据、信息化时代的需求，借助计算机及网络使用各类辅助技术与工具，以提高翻译效率与工作能力。[1]57-62信息化时代，翻译技术发展迅猛，极大缓解了传统翻译模式与日益剧增的翻译需求之间的矛盾。信息化进程深刻改变了翻译行业的服务对象，信息技术在翻译工作中的应用逐日俱增，计算机与网络成为现代译者的必备工具。面对全球化市场带来的空前机遇以及翻译技术的挑战，语言服务行业对新时代的译者提出了新的要求，急需具备翻译技术能力的综合型职业化人才。[1]57-62

(一)机器翻译技术

自神经机器翻译技术在2013年被提出以来，机器翻译已经从统计机器翻译时代全面转向神经机器翻译时代，2016年起神经机器翻译在产业界的应用开始爆发，神经机器翻译模型结构进化、异步双向解码技术、数据增强技术、译文后处理和外部知识干预等技术，以及基于graph的自然语言处理技术，让机器译文质量不断提高，可用性越来越强。

目前较专业的机器翻译工具有由欧盟资助的，全球广泛应用的MosesCore开源项目；SDL推出的实时自动翻译云平台BeGlobal；还有2012年，微软推出了基于深层神经网络(Deep Neural Network)技术的全自动同声传译系统。除以上机器翻译工具，较为常用的机器翻译工具还有谷歌翻译、百度翻译、有道翻译、必应等。这些机器翻译工具都在某种程度上提高了译者的工作效率。

(二)语料库技术

随着翻译量的增加，以及计算机技术的发展和网络技术的普及促使语料库技术迅速发展。语料库主要是通过各个领域的科研人员查找、收集、归纳和整理大量的真实资料所建立，经过多年的发展，语料库逐渐优化完善，已经弥补了语言片面统计的缺陷，可以有效的规范各种特定的词汇的翻译，具有极强的真实性和准确性。[1]57-62语料库的出现解决了大规模语料存储的问题，已成为现代译员必不可少的参考资源，译员可随时查询、对比、验证海量的语言资源，提升翻译质量，语料库技术的出现给医学术语的翻译开启了新的篇章。

很多大型语料库或以光盘形式公开发行(如LLC、COLT等)；不少商业公司也竞相建设多种双语句库(如有道、句酷、CNKI、Bing、百度等)。在解决本次医学词语翻译的问题上，课题组充分运用了以上语料库去查询、验证翻译的医学术语的准确性。

(三)计算机辅助翻译技术

计算机辅助翻译技术(CAT)，简称CAT(Computer AidedTranslation)，实际起了辅助翻译的作用。不同于以往的机器翻译软件，计算机辅助翻译工具不依赖于计算机的自动翻译，而是在人工参与下完成整个翻译过程，与人工翻译相比，质量尚可或更好，翻译效率可提高一倍以上，因为在翻译过程中，存在着大量重复或相似的句子和片段。采用人工笔译方式，即便是最简单的句子重复出现的话，也需要重新书写一遍。但是CAT技术具有自动记忆和搜索机制，可以自动存储用户翻译的内容。当用户翻译某个句子时，系统会自动搜索用户已经翻译过的句子，如果当前翻译的句子用户曾经翻译过，系统将自动给出用户以前的翻译结果；对于相似的句子，系统也会给出翻译参考和建议，同时具备检查拼写、标点，提供机器翻译等功能。因此CAT技术使得繁重的手工翻译流程自动化，并大幅度提高了翻译效率和翻译质量。

现在市面上较为常用的计算机辅助翻译工具有翻译记忆工具如SDL Trados、MemoQ；术语库管理工具如SDL MultiTerm、CrossTerm，此外为了满足空间和时间的需要，诸如Yi!CAT、译马网等推出翻译协作云平台，可支持多人在线协作翻译。此次《妙闻本集》的翻译材料为医学类，里面会有大量重复的医学词汇，因此课题组将使用计算机辅助翻译工具来提高翻译速度和质量。同时，由于国内对于《妙闻本集》的研究少之又少，因此，趁此次翻译机会，课题组成员利用计算机辅助翻译工具建立翻译术语库，并希望该术语库将能对阿育吠陀医学研究及医学翻译研究作出贡献。

二、翻译技术与《妙闻本集》有机联系

数字化、信息化日益明显的大数据时代，传统翻译模式已不能满足快节奏的社会需求，翻译技术的诞生与日趋成熟也标志着未来翻译事业的新走向，不断发展的翻译技术尚可兼容多领域、不同文本的翻译，其同样适用于阿育吠陀《妙闻本集》的翻译工作。通过《妙闻本集》研究现状、翻译研究的论述，探索翻译技术与《妙闻本集》的互联互通。

(一)《妙闻本集》的研究现状

《妙闻本集》(Susrutasamhita)是印度阿育吠陀(Ayurveda)三大梵文医学典籍之一，与《遮罗迦集》、《八支心要集》齐名。《妙闻集》的作者为苏斯鲁塔，故此书亦称《苏斯.鲁塔本集》。其成书年代无法确定，有以为成于纪元前若干世纪者，但现今一般认为传世本的形成是在公元3-4世纪。(廖育群，2002：07)全书上下两册，分六篇，186章，其中通论46章，解剖10章，病理16章，药理8章，各种疗法40章，外科66章，主要记载了外科手术与整形等内容，系统的讲述了印度“阿育吠陀”的概况，涉及“人、病、药、医”等领域。

在中国知网国际文献总库(http：//scholar.cnki.net/)中以“Susruta samhita”为关键词进行文献搜索，共检索到相关文献41条(截止到2019年12月7日)。本文以年代、语种、学科来源为分类标准，对上述文献进行了整理。

整体上来说，至今不足上百条的相关文献显示了当前对于《妙闻本集》研究甚少。从发表年份上看，文献总库收录最早有关《妙闻本集》的相关文献为Sutherland W D于1981年在《印度医学公报》发表的名为“The Susruta Samhita”的研究文章(The Indian medical gazette，1918，Vol.53(3)，pp.81-91PubMed)，随后五十年未收录任何有关妙闻集的文献，出现研究断层现象，直至1966年，Harry L. Arnold发表在《美国医学会杂志》名为“麻风病的悖论和误解”论文中在论述麻风病的起源时有涉及到印度Susruta Samhita记载的麻风病相关内容(The Journal of the American Medical Association，1966，Vol.196(7)，pp.647-650AMA)，且重点只是论述“麻风病”而并非妙闻集。之后每隔十年都会有一两篇有关《妙闻本集》的研究论文发表，进入二十一世纪以后，相关文献的发表则呈现增长趋势，2010年文献总库则收录五篇有关妙闻集的研究文献，为数量之最，但总体来说相关研究仍少之甚少。

从研究成果发布所使用的语种来看，英语为39条，占比极高为95.12%，其余两篇为中文文献，占比2.44%，无其他小语种论文收录。根据该数据显示，国际对于《妙闻本集》的研究及关注程度要早于并大于国内，除此之外，与英语是印度的官方语言也有一定的联系。中文相关文献2篇虽少，但一定程度上也反映出中印学界在医药方面的交流并没有随着时间与语言的流变所彻底消失。从学科领域分布方面，涉及学科多为医药学为主，成果形式以期刊文献为最。然对于“Ayurveda”为关键词再次搜索的研究文献却有9400条(截止到2019年12月7日)，学术界对于阿育吠陀传统医学的研究热度急剧升温，作为阿育吠陀的梵文医学典籍之一《妙闻本集》的研究却非常稀少，《妙闻本集》稍晚于《遮罗迦集》，内容比较广泛，除解剖学、生理学、病理学外，还研究了内科、外科、妇产科和儿科病症等。尤其是在外科手术上有相当高的水平，书中记有120种外科器具，并有治疗白内障、膀胱结石、疝气等手术方法，所记药物数量诸多，具有重要的医学研究价值。由此可见《妙闻本集》研究的重要价值及意义。

(二)关于《妙闻本集》的翻译研究

对外传播因语言的差异有很大部分是通过翻译来完成的，各种文化之间的学习与借鉴前提是语言互通，因此对于之前的搜索进一步的缩小范围，以“翻译”为关键词二次检索时，却发现能检索到有关《妙闻本集》翻译研究的文献仅有2条，且语种为英语。两条都于1983年在刊物Ancient Science of Life发表。一条名为“Cancer in ancient Indian surgery”作者为Singhal G D，文献主要论述了古印度有关癌症的手术，从阿育吠陀的相关疾病出发，对癌症的外科手术治疗进行了一些有效的解释。文中提到对《妙闻本集》典籍记载的批判性复检，接着是作者和他的同事对《妙闻本集》记载的古印度手术文本的翻译。另一条题为“Some observations on the dissection of cadavers in ancient India”的文献，作者为Zysk K G，涉及解剖学领域，主要讲述了作者的解剖学的医学知识与印度古典外科医学文献SusrutaSamhita的渊源，《妙闻本集》有些部分专门介绍了解剖学，教授尸体解剖的方法，因此后文的大概内容为作者尝试对相关段落进行翻译并解释。从两篇文献来看，作者都是在不同医学领域的研究，或多或少的涉及了《妙闻本集》，在借鉴古印度阿育吠陀医学时，出于研究的发现与深度对于《妙闻本集》部分章落进行了翻译。毋庸置疑，研究的重心还是医学领域，翻译在这里很大程度上只是充当辅助，证明其研究突破，佐证其研究成果，一定程度上促进了《妙闻本集》在西方的传播。关于整本典籍的翻译，根据资料查找，1844年、1847年和1850年，F. Hessler和Enke合作将《妙闻本集》翻译成拉丁语，分三次在德国城市埃郎根(Erlangen)出版了卷一、卷二和卷三；印度加尔各塔的 K.L Bhishagratna分别在1907年，1911年和1916年翻译出版了英文版《妙闻本集》的卷1.1，卷1.2，卷1.3；1972年至1981年Singhal G.D共计翻译出版了《妙闻本集》的1-9卷。

以上是对于国际文献总库的搜索结果，没有搜索到任何关于《妙闻本集》汉译的文献，为了增强搜索的可信度，同样对于国内权威文献库——中国知网进行了再次搜索，与《妙闻本集》相关的中文文献为9条，但与翻译相关的文献为0条。由此可见，即使西方学术界对于《妙闻本集》涉足略少，但是还是有相关研究成果的问世，而国内对于《妙闻本集》的研究严重滞后，几乎可以说是没有。直至2016年，四川师范大学外国语学院程树华教授获批教育部人文社会科学研究一般项目“印度传统医学阿育吠陀词汇的梵-拉-英-汉对照数据库构建与研究”课题，随后2017年获国家社会科学基金后期资助一般项目“《梵汉医学辞典》”，涉及大量印度传统医学词汇、典籍的翻译，其中大量涉及《妙闻本集》有关的翻译研究、梵文词汇的翻译，进一步促进了《妙闻本集》在国内的认识与传播。由于对梵文、梵语和阿育吠陀知识掌握有限，国内参考资料匮乏，课题是以英语为介入语，将梵语翻译为汉语，这一现象表明人们在对于传统医学典籍翻译时面临的巨大挑战。

(三)翻译技术对《妙闻本集》中专业术语的促进

翻译语言不通的障碍、医学专业领域知识的掣肘、研究参考资料的匮乏、搜索查找文献的途径稀少、人力物力财力成本高昂、翻译质量的检验与保证等，通过以上对《妙闻本集》研究现状、有关翻译研究的总结可悉知，诸如该类阿育吠陀医学经典翻译整个过程中出现的种种困难或者挑战。借助传统的人工翻译模式，不置可否也能开展《妙闻本集》专业术语的翻译，毕竟传统人工翻译模式下仍然诞生了许多优秀的翻译作品。而当今所提倡的翻译技术也并非能代替人的角色，只是起人工辅助的作用。如若将翻译技术应用于《妙闻本集》中专业术语的翻译，以上遇到的问题则并不难解决。例如神经机器翻译可支持多国语言之间的及时转换，语言不通不再是难题；运用各种搜索工具、语料库及网络语料查找资料，既能有效获取相应资料，保证资料的权威及精准度，又便于查漏补缺有关医学专业领域知识，甚至直接获取术语的准确翻译；计算机辅助翻译技术普遍兼容各种强大功能，比如创建医学词汇术语库、记忆库，可自动识别重复词汇或类似词汇节约重复翻译造成的人力物力成本；再比如翻译辅助云平台支持翻译的多人协作，同时具有翻译错误、标点符号检查等功能，减少人员财力成本。

三、《妙闻本集》医学词汇的特点及翻译重难点

世界上重要的传统医学都有自己独特的理论体系，印度传统医学经典《妙闻本集》中特色词汇在汉语翻译时，首先最重要的是尽量理解该词汇的内涵，在理解的基础上力求准确的翻译，然而《妙闻本集》毕竟是一本古籍绝学，有其自身的特点，在翻译过程中不免遇到各种各样的棘手问题。

(一)梵文天城体书写、拉丁体转写

(二)覆盖领域广，呈现复杂性

《妙闻本集》上文已提及全书通论46章，解剖10章，病理16章，药理8章，各种疗法40章，外科66章。不仅讲述了关于医学专业领域的知识，而且对于印度阿育吠陀的起源，整本书的入门、理解、传授方法都做了简要的论述。书籍涉略医学领域甚广，基础医学、临床医学、药学等分支领域错综复杂。如书中提及“八种外科手术法”，即切除、切开、乱刺(lekhya)、穿刺、拔除、刺络、缝合、包扎；对于各种疾病如丹毒、白内障、瘘疡的治疗有详细的描述；各种药材如刺天茄、紫铆特性、药用价值，一些特色古法比如水蛭吸法吸出毒血、烧灼法治疗眼睑炎、皆有论述。[3]368-378书籍毕竟起源于古印度，和现代医学有很大的差异，对于从事医学工作的专业技术人员来说，全面掌握理解各个医学分支领域专业词汇、知识，尤其是一些外来医疗方法，已是难上加难，更不必说翻译工作者，这也是书籍特色词汇翻译的棘手难题之一。以上所阐述的复杂性要求翻译人员为完成《妙闻本集》特色词汇的翻译须了解医学知识，善于搜索医学资料，请教梵语专家、医学专业技术人员。

(三)术语难于进行现代医学阐释

(四)医学名称的更叠与差异

四、医学词汇翻译实践中翻译技术的应用

大数据时代为翻译工作提供数字化与智能化的信息技术，因此翻译工作者只有掌握相应的信息翻译技术才能适应时代发展的需要。课题组将运用机器翻译、语料库及网络语料、计算机辅助翻译技术针对《妙闻本集》中专业词汇的翻译，从中获取高效质保的翻译成果。

(一)机器翻译的实际应用

(二)语料库查证及定性定量分析

语料库名词(corpus，复数corpora)指经科学取样和加工的大规模电子文本库。借助计算机分析工具，研究者可开展相关的语言理论及应用研究。无论怎么定义，关于语料库的理解必须有以下几点：第一构建的语料库中的语料必须是实际中使用过的真实语料，否则语料库使用价值和权威性将会遭到质疑，对于其他领域的研究可参考性也就大大降低；第二是语料库是承载语言知识的基础资源，但并不等于语言知识本身；也就是说语料库就像一本字典，里面有丰厚的语料，你需要去查找需要的或者适用的语料，而并不是所有的语料都有参考价值；第三是语料库里的真实语料需要加工(分析、处理)才能成为可使用的语料，自身如果没有一定的机构和模式，不利于语料查找和使用，就不能算作语料库。由于《妙闻本集》专业词汇翻译牵扯到语言领域、医学领域，在语言转换过程中很难做到真正的一一对应，通过借助语料库查找约定俗成或者常用地道的翻译表达，加之定性定量分析提高翻译质量，得到较为准确的翻译表达。

1.基于英汉语料库的分析验证

表1 “Spleen enlargement”和“Splenomegaly”在英语语料库中出现次数

需要说明的是，由于课题组成员的梵语水平有限，无梵语语料库查询，只能借助阿育吠陀有关《妙闻本集》现代学术英译著作作为参考，以英语为介入语，进行梵-汉翻译。源语中梵语与拉丁体转写以及英语相对应，确定其准确英文表达后，从而借助英汉语料库，进行专业词汇的汉译。就“splenomegaly”的汉语译名，课题组选用北京大学中国语言学研究中心CCL语料库(http：//ccl.pku.edu.cn：8080/ccl_corpus/)、北京语言大学BCC现代汉语语料库(http：//bcc.blcu.edu.cn/)和中国知网CNKI翻译助手(http：//dict.cnki.net/)查找确切的汉语表达，检索结果如下：

表2 “Splenomegaly”汉语译名及在汉语语料库中出现次

根据检索结果， BCC现代汉语语料库收录医学术语较少，只出现“脾肿大”这一种表达，其他三种“splenomegaly”的汉译表达则并没有检索到；CCL和CNKI检索使用频率最高的为“脾肿大”，初步判断“脾肿大”的汉译表达最为合适。但回到翻译问题问题上来讲，始终要以“源语”为参考，于是课题组对于“splenomegaly”的英文解释在维基百科以及英汉词典上进行查询为“Splenomegaly，as a noun，is a larger-than-normal spleen. Many health conditions can affect the splenomegaly. These include：Diseases of the blood or lymph system；infections； cancer； Liver diseases”。也就是说“splenomegaly”是指一种不正常的脾脏变大的病理现象名称。“脾增大”“脾大”和“巨脾”，从汉语解释来说脾脏变大有两种科学解释，可能是疾病所致，也有可能是自身生理原因。因此采用此类表达表示“splenomegaly”并不准确，而“脾肿大”中突出由于身体出现异常，导致脾脏水肿，进而产生脾脏变大的现象。且从汉语医学名称搜索的情况来看，“脾肿大”是为最为准确的汉语译名。

2.基于网络语料搜索的分析验证

(三)计算机辅助翻译实践

计算机辅助翻译不依赖计算机自动翻译，全程需要人工参与，但借助翻译流程自动化，可快速提高翻译效率，且翻译质量较高。需要区别的一点是，计算机辅助翻译内翻译记忆库语料是以往翻译项目中所翻译过的实际语料，创建新的翻译项目时会根据以往储存的翻译语料进行分析匹配，加上机器翻译的辅助，人工译后编辑，提高翻译效率。比如计算机辅助翻译工具SDL Trados Studio 2017，该软件支持众多种语言，其中包括梵文，且支持多种处理格式，拥有翻译、审校、项目管理等高效功能，帮助用户提高翻译质量，加快翻译速度。如将《妙闻本集》中一些专业词汇按照翻译项目进行实操其大致步骤如下：

五、结束语

印度的阿育吠陀、中国的中医学和藏医学渊源颇深，是世界范围内最具融合特色的三种传统医学体系，通过翻译解决语言障碍，发现、发掘和发展三者之间的互联共享，意义非凡。翻译技术于阿育吠陀经典《妙闻本集》专业词汇的实际运用，不仅可支撑有效的翻译实践，提高翻译质量和翻译效率，而且以英语为媒介的梵-汉互译对于汉语与其他语种之间的多语转换提供新的参考操作模式。