根据《陕西省教育厅关于公布2017年度陕西高等学校人文社会科学研究优秀成果奖励结果的通知》（陕教技〔2017〕305号），经专家评审、面向社会公示和评审委员会审核通过，我院外语系常务副主任韩红建副教授参与研究撰写的论文“人机翻译英语被动句相似度的向量距离测算”荣获2017年度陕西高等学校人文社会科学研究优秀成果三等奖。

    该研究论文系教育部社科规划项目“在线机译与人工翻译的语言计量特征对比”（立项号：15YJA740016）的阶段性成果，发表在《西安交通大学学报》（社会科学版）。本研究基于语料库方法和文本数据挖掘方法，将向量空间模型（Vector Space Model）与主成分分析法（Principal Component Analysis）相结合来测算译本之间的相似度。研究通过提取被动句的相关语言计量特征，建立向量空间模型，结合向量余弦距离（Cosine distance）与欧式距离（Euclidian distance），并对高维空间压缩降维，最终成功计算了机译与人工翻译在对应翻译英语被动句上的相似度。通过建立数学模型来对比翻译文本，从真正意义上实现了翻译研究的定性与定量研究相结合，有助于翻译研究的客观化和科学化，拓宽了翻译学研究的视域，促进翻译研究作为一个完整学科的发展。

    该研究有助于翻译研究向客观化和科学化迈进，是方法学上和研究范式的一种创新，对译作的计量风格学研究范式也是一种拓宽和创新，间接助推了陕西乃至中国文学作品走出去的翻译活动，实现了西安交大城市学院外语系在人文社会科学研究工作方面的突破。

                                                      西安交通大学城市学院

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