法律翻譯的數字人文轉型研究

提 要： 專題數據庫建設是數字人文實現的重要手段，也是數字人文基礎設施建設的關鍵。法律翻譯數據平臺是以數字化手段支持中外融通、促進“海外中國”健康前行的重要工具。該數據平臺不僅為法律翻譯教研與實踐提供寶貴的數據資源，還通過應用自然語言處理技術進行數據建模，構建了集應用層、業務層和數據層于一體的法律翻譯數據檢索平臺。與基于ChatGPT的智能翻譯結果相比，平臺檢索的翻譯結果更加精準，能夠彌合知識域與語言域之間的差距，為翻譯教學及研究提供可靠的翻譯數據支持。該平臺的建設過程包括選取重點國家和貿易領域的立法文本，完成目標語言的翻譯工作，并運用自然語言處理技術進行數據建模。

關鍵詞： 數字人文；法律翻譯；ChatGPT；數據庫；術語

中圖分類號：H319"""" 文獻標識碼：A"""" 文章編號：1000-0100（2024）02-0051-7

DOI編碼： 10.16263/j.cnki.23-1071/h.2024.02.008

Innovative Practices of" Digital Humanities Technology in Legal Translation： A Case Study" on the Construction and Application of the BRI Legal Translation Data Platform

Song Lijue

（School of Foreign Studies， East China University of Political Science and Law， Shanghai 201620， China）

Specialized database is an important means to achieve digital humanities and a key component of digital humanities infrastructure. The Legal Translation Data Platform is an important tool that supports communication between China and BRI countries and promotes the healthy development of “Overseas China” through digital means. This data platform not only provides valuable data resources for legal translation research and practice but also utilize Natural Language Processing techniques for data modeling， constructing a legal translation data retrieval platform that integrates the User Interface layer， Business Logic layer， and Data Access layer. When compared to the intelligent translation results based on ChatGPT， the translation results retrieved by the platform are even more accurate， thereby bridging the gap between different knowledge domains and language domains. This makes the platform an optimal support system for translation teaching and research， offering dependable translation data support. The construction process involves selecting legislative texts from key countries and trade sectors， completing translation work in the target language， and utilizing natural language processing techniques for data modeling.

Key words： Digital Humanities; Legal Translation; ChatGPT; datebase; terms

法律文本翻譯數據庫作為專題數據庫在法律翻譯領域的應用，主要借助自然語言處理相關技術，并通過B/S模式實現的檢索平臺。其核心是基于英漢、阿漢多語對照法律文本，通過倒排索引功能，實現跨庫精準檢索，形成數據層、業務層和應用層的數據庫結構。本研究構建的法律文本翻譯數據平臺具備4個主要功能模塊，為用戶提供法律翻譯實踐的查詢便利，同時實現中外法學知識的傳播，為相關法律翻譯研究提供數據來源和語境。在研究領域方面，數據庫平臺可以深入探討法律翻譯相關問題，如翻譯語言特征、翻譯策略與方法，以及拓展翻譯單位或翻譯學的知識體系。在技術開發方面，數據庫平臺實現了多語言對的支持，提供英漢和阿漢多語對照立法文本。此外，更可待進一步研發數據挖掘和精準術語提取技術，以提高檢索的準確性和精確性。

1 數據庫研制

數據平臺的重點在于翻譯“一帶一路”共建國家的主要立法文本，以滿足日益增長的合作國家對法律文本的獲取需求，并重點解析合作國家的法律環境。同時，該數據平臺還能用于輔助識別對外合作中的法律風險，為相關主體提供真實可行的防范和應對策略，克服跨境法律文本的語言障礙，促進“一帶一路”倡議的可持續發展。此外，該平臺還將重點研究和明確參與國的法律規則體系，作為開展對外合作事務的關鍵環節。到目前為止，尚未存在具備動態性和多語對照性質的法律翻譯數據庫，為此，該數據平臺不僅能實現主要法系立法的互動和漢譯，還將推廣中國法律的外譯（目前主要以英語為主），以促進學術交流和知識傳播。

數據平臺主頁采用“一鏡到底”式呈現，實現了用戶友好、信息全覽、便捷檢索3項功能。平臺包含項目介紹、法律法規、關鍵詞、學術研究和行業咨詢等5個主要應用模塊。目前，“法律法規”模塊包括公法、私法和社會法3個分類，包括以投資法、貿易法、競爭法、知識產權保護法等為主的相關法律96件，英漢/阿漢語共計335萬詞頻；以“海南自由貿易港公平競爭條例”等為代表的中譯英法律法規32件，共計102萬詞頻。通過遍覽，用戶可以在“項目介紹”模塊中檢索數據平臺設計的主要思路和邏輯關聯。“關鍵詞”模塊包含關鍵法律術語106條，每一條術語都細分為詞條、雙語例釋、知識庫以及相關理論4個部分，共計17萬詞頻。此外，“學術研究”和“行業資訊”兩個模塊則包含與數據庫主題相關的研究成果，以及學界關于“法律翻譯”為主題的研究動態和重要行業會議、活動的信息。結合語言數據，平臺架構由上至下可以劃分為三大層次，即應用層、業務層、數據層，如表1所示：

數據平臺可存儲法律法規、法律術語、學術研究、行業資訊4類數據。數據類型不同，數據庫存儲的內容也各不相同。

2 數據平臺的應用與法律翻譯教學

數據平臺在法律翻譯教研中的應用潛力巨大，通過翻譯結果和語料庫，研究人員可以分析語言特征、探究翻譯技巧。同時，語料庫也提供了豐富實例，助力研究人員總結翻譯規律和策略。數據平臺還能為教研提供實時參考和反饋，促進教學內容的更新和改進。數據平臺的廣泛應用將推動法律翻譯教研的發展與進步，以下將具體分析數據平臺在法律翻譯教研活動中的潛能。

2.1 分頁面的詳細內容與法律翻譯實踐教學

構建法律翻譯語料庫是數據平臺建設的基礎，準確的翻譯結果和真實的語料數據可以為法律翻譯教學與研究提供有力支持。平臺結合多種編程語言（如表1所示），實現了分頁面檢索功能，為有效開展法律翻譯實踐與教學提供了便利。具體而言，在項目介紹模塊中分別對錄入數據平臺的文本類型進行了說明，以便用戶快速瀏覽平臺選錄文本的分類，以及明晰彼此之間的邏輯關聯。“法律法規”模塊選錄的類目分別是公法、私法和社會法。文本均為雙語對齊的全文版本，在頁面右上方會顯示相關背景信息，包括名稱、總句對、地區、領域和語言對方向，如圖1所示：

在“關鍵詞”模塊中所錄入的是基于平臺建設過程中翻譯語料庫提取的術語集合，也包括涉外法治相關術語及其英譯。在每條關鍵詞下方，均包含由例釋（example）、法學知識（knowledge）、相關理論（theory）3個部分組成的解釋性雙語說明，為法律翻譯教學與實踐提供便利。以“原告”（原告人）詞條為例，該詞條含兩條例釋、兩項法學知識（主要是關于訴訟費用的承擔問題）和一項中外對比的相關法學理論依據，也對在不同區域，比如英國、美國、歐洲對應原告（或原告人）相關術語做出詳細區分，如圖2所示：

由于相同概念在不同國家的法律制度中含義不盡相同，從而造成法律術語翻譯過程中難以對等的問題（趙軍峰" 薛杰" 2022：27）。數據平臺的內容不僅為法律翻譯實踐提供查詢便利，同時也實現中外法學知識的普及。例如，在法學界有關民事訴訟或行政訴訟中的原告或刑事訴訟領域原告人使用之差異，于翻譯學界而言是難以逾越的專業知識壁壘，類似難題在平臺上均可查詢并應用于翻譯教學。

此外，還有兩個模塊可以輔助法律翻譯教學和實踐活動，學術研究模塊主要是將法律有關的研究成果數字化，便于知識傳播。行業咨訊則是實現相關學術動態的傳播和宣介。正如前文所述，檢索功能是數據庫平臺建設的一個關鍵技術實現，用戶既可以對語種限定進行簡單檢索，也可以針對不同子類展開高級分類檢索。譬如，在全文法律法規庫中檢索關鍵詞“投資法”，勾選“全文檢索”以及“模糊檢索”后，頁面下方便會顯示出跨庫檢索的結果。再比如，摘自“埃及投資法”的句對，點入后會得到埃及投資法全文。同時，用戶可以發現在分別進行精確檢索和模糊檢索后的詞條數目存在較大差異，分別是421條與921條，說明不同層級檢索功能的實現。再以阿拉伯語的檢索效果為例，如選用“卡塔爾投資法”中的阿拉伯語詞作為檢索詞，在高級檢索中加以分級限制，對沒有“區域”設限時的檢索結果和設定“非洲”為檢索目標時候的結果，分別是855條和580條，說明檢索功能實現。

根據屈文生等（2021）的研究，翻譯質量對域外傳播效果有直接的影響。數據平臺所收錄的立法文本和譯文都經過高質量審校，是原創作品。這就為研究法律文本的翻譯語言特征、翻譯技巧和方法提供了可靠的數據支持。在教學過程中，學生可以配合語料庫和統計學分析軟件，進行定量統計分析，挖掘法律文本及其譯文的語言使用特征。通過對原文和譯文的比較，可以進一步總結法律文本中常見的翻譯策略和技巧的應用規律。數據平臺還包含大量詞塊、法律術語和程式語言，教學中可以進一步分析這些法律語篇中的典型語言特征，并總結翻譯文本中使用的策略和方法，以促進學生對法律語言的熟悉，并便于總結法律文本翻譯的規律。

2.2 平臺的功能架構與法律翻譯研究

法律翻譯不是兩種語言之間的簡單轉換。法律翻譯可以使跨越法律體系的源語言主體的知識轉化為目標語言知識。（張法連" 崔璨" 2023：23）一切語言、翻譯研究均寓于實際使用中，其包含的意義勢必在實際使用中尋求證據（濮建忠" 2014）。以翻譯單位（translation unit）研究為例，20世紀中葉以降，學者們從語言、文化和功能的角度對其展開過研究（如JeanPaul Vinay，Jean Darbelnet，Gyorgy Radó，Irma Sarvali，Stepan Grigorevich Barkhudarov，Susan Bassnett，Christiane Nord，Teubert，王德春、羅選民、王克非、司顯柱、藍紅軍、濮建忠、衛乃興等）。雖對于翻譯單位的“跨度”仍有爭議，但至少有3個共同要素已達成共識：無歧義、盡可能精簡、在譯語中有翻譯對等（衛乃興 陸軍 2014，藍紅軍" 2021）。此外，還有一個重要的判斷標準是它是否與共文（cotext）形成更大的、穩定的語言單位，能夠在譯文中找到穩定的對應單位。學者們也認識到，在翻譯領域中，翻譯單位是具有顯著區分特征或標識作用的實體，亦具有動態性。在翻譯過程中，譯者可以靈活選擇并處理翻譯單位。（鄭冰寒" 譚慧敏" 2007；Alves" 2013）。眾所周知，翻譯的先決條件是理解“意義”，而語言學界對于“意義”一直抱有謹慎態度。如何探尋話語意義不外乎在（語言）內部求索，亦或是由（語言）外及內。在以往的研究中不難發現，物指、心指和話語自指的意義觀往往是涇渭分明（濮建忠" 2019）。但無論是單純地從語言外部尋求意義，或是僅僅是在話語內部觀察、總結都無法掌握全面、精準的意義，更遑論翻譯了。

翻譯平臺的建設則是從多元關系觀出發，通過不同功能模塊在知識網絡中擘畫具體意義單位和翻譯單位。但無論是何種論證都需要在雙語界面下收集、觀察語料證據。通過表1可知，平臺的應用層（界面）通過可視化的方式展示平臺內部數據，建設中使用的是Flask框架①，主要基于它完成對業務層數據的傳輸工作。業務層顧名思義，是平臺的業務處理核心，該功能也需要對語料進行處理并建立索引。最底層則是平臺的數據層，該層對于平臺至關重要，是平臺的支撐組件，負責數據的存儲、提取、修改等數據交互工作，其中主要包括語料數據庫和索引數據庫。信息檢索模塊負責處理客戶端（Browser）的請求，根據請求在數據庫中檢索數據并返回。語料庫管理模塊負責在服務端（Server）預處理語料和語料庫的更新工作。平臺的功能架構確保了在檢索過程中完整的語義、翻譯單位呈現，便于開展法律翻譯的相關研究（具體示意參見表1）。

除外國法的漢譯之外，數據平臺同時包含國內法律、法規的外譯。正如黃友義（2022：143）指出的那樣，“過去我們是‘翻譯世界’，現在在繼續‘翻譯世界’的同時，我們更加重視‘翻譯中國’”。不同于簡單的翻譯語料庫等研究方法，數據平臺集合了多個數據模塊，從而實現跨庫檢索。這樣的關鍵詞檢索功能可以實現跨語體、全語境（fullcontext）的翻譯單位研究。以在法律文本中頗具代表性的civil一詞為例，通過關鍵詞檢索得到“法律法規”模塊中包含92條結果，“關鍵詞”模塊中2條結果，“學術研究”模塊中20條結果。通過觀察檢索行，常見搭配包括civil law（ 民法 ）、civil juristic relationship/act（ 民事法律關系/行為 ）、civil liability（ 民事責任 ）、civil action（ 民事訴訟 ）、civil servant（ 公務員 ）和civil（ 文明 ）等。顯而易見，civil一詞在法律中的使用與普通詞典或日常語境中存在一定差異。只有在具體知識觀照下②，去觀察詞匯的搭配、類連接、語義趨向，甚至是語用功能，才能在文本層面發現具體的翻譯單位及其應用。

再如，在“法律法規”模塊中的出現的雙語對應檢索行信息：《塞拉利昂公司法》中的Power to bring" civil proceedings （ 提起 民事訴訟 的權利 ），或是the company shall not incur" civil liability" to any person if [...]（ 公司無須承擔 民事責任 ，若…… ）， 又或Provided that the Court before which any such" civil proceedings" are instituted[...]（ 前提是受理任何此類 民事訴訟 的法院，…… ）。在術語模塊也會出現包含civil作為中心詞的所有內容，如civil law和civil liability. 值得一提的是，在每個術語項下都包含法律翻譯的例句和法學原理的解析，civil law對應的3種譯文分別是民法、大陸法和國法，這實則是在3個層面上的翻譯結果，若譯者不善法學知識則很難判斷正確形式③。

這些法學知識的補充對于法律翻譯理論與實踐而言至關重要，可以從知識論的角度拓展翻譯理論，亦可實際指導法律翻譯實踐。李瑞林（2015：11）指出：“知識聯結是第一性，語言轉換是第二性，語言轉換是翻譯的表象特征，知識聯結是翻譯的內在特性。”④陳大亮（2022：2）也提到，“翻譯什么文本，就需要什么知識，需要什么知識，就研究什么知識。”可以說，語言域與知識域共同作用于翻譯實踐，而翻譯本身又是知識從地方性通達世界的橋梁。通過將數據結構化，可以進一步將隱藏的知識提取出來，等于生產出新的知識，這種轉換也是一種翻譯的過程（耿強" 2021）。需要注意的是，在大型語言模型ChatGPT橫空出世的時代，人工智能已經實現了3個關鍵技術和4個主要維度上的突破，即知識、數據、算法、算力的升級。其中，知識生成的能力使得ChatGPT相較以往所談及的人工智能已產生了本質性躍升，這使得譯者、學者、學生不可避免地采用智能翻譯實踐與研究，那么在法律翻譯領域，智能翻譯、人工翻譯、數據平臺的差異性、互補性是否存在？存在于哪些方面？恰是需要進一步深入討論。

3 ChatGPT與數據平臺翻譯結果對比分析

ChatGPT的全稱是“生成式預訓練轉換器（Chat Generative Pretrained Transformer）”，雖然在基礎算法上并未有新突破，但實現了運算的“工程性”勝利（胡加圣" 戚亞娟" 2023：4）。ChatGPT在自然語言處理領域具有廣泛的應用前景，其能夠處理各種類型、各種領域的文本交互，并具有提高人工智能多樣性和獨創性的能力。但目前鮮有研究在法律翻譯領域的表現進行評述，尤其是進行多譯本的對比分析。下文擬就不同例句對應的ChatGPT譯文、學生譯文，以及平臺檢索后人工審校的譯文進行比較分析，進一步說明數據平臺在法律翻譯領域的教研應用價值。

下例中Judgment Notwithstanding the Verdict實則為一例法律術語，譯為“ 徑直判決 （JNOV）”，特指在陪審團已作出裁決后，法庭對另一方當事人作出判決的法律程序。JNOV的原理是，如果陪審團的裁決沒有法律根據、違反公共政策或者明顯有誤，法院可以推翻陪審團的裁決，直接作出判決。另外一個術語Arrest of Judgment，特指一項法律程序，其目的是為了請求法院撤銷已經定讞但尚未宣布的判決，或在宣布后立即啟動程序以撤銷此判決，主要是為了糾正裁決錯誤或者判決違法的情況。這個程序通常會尋求法院裁定，以確定是否需要撤銷原判。翻譯時尤其需要注意verdict和judgement的譯名統一與規范化⑤。裁定（verdict）是指由陪審團在聽取證人證詞和法律分析后做出的協商一致的決定，判決（judgment）則主要是指法官在審理案件后做出的決定。通過表3所示的翻譯對比不難看到，ChatGPT在翻譯法律專門知識域中的效果有限，尤其在法律術語的翻譯上均存在較大偏誤。同時，在程式語、句式等翻譯單位的處理上亦存在多處失誤。學生譯文是在ChatGPT翻譯之后的審校版本，在法律術語的翻譯方面仍存在較多問題，翻譯中也存在一些搭配失誤的情況。可見，法律翻譯的難點主要是中外法學知識缺失（導致術語使用誤譯），以及翻譯單位（程式語、搭配、句式）處理不當兩個層面。

翻譯是融通中外、通往各個學科的知識進路。翻譯在不同學科中起著重要的作用，幫助傳遞知識和思想發展，促進學科間的交流和發展。（楊楓 2021）誠如是，翻譯活動的要義是知識生產。（屈文生" 徐琨捷" 2023：83）法律翻譯作為垂直領域翻譯，需要處理涉及法律知識域（legal domain）和語言域（linguistic domain）之間的復雜關系。法律知識域包括法律概念、規則、原則等，而語言域則包括特定語言中的詞匯、語法、文化話語表達等。數據平臺能夠通過整合大量的法律文本和專業術語，為翻譯研究和實踐提供可靠的語料庫和翻譯記憶庫。同時，數據平臺能夠深入分析法律文本間的關聯性和語言結構，識別出法律領域的特定術語、常用詞匯以及短語結構。這些都可以很好的彌合在法律翻譯中存在的知識域與語言域之間存在的障礙。

4 結束語

數字人文是使用計算機技術和網絡技術來研究傳統人文科學的一門新型交叉學科，它的產生與發展得益于計算機科學和數字技術的進步及其在科學領域的普及應用（馮志偉" 張燈柯 2023：1）。專題數據庫建設和數字化數據平臺的創建是數字人文發展的關鍵手段和基礎設施建設。它們為學術研究提供了更加全面和豐富的數據支持，并為學術交流和國際合作提供了更加有利的環境和基礎。通過數字化數據平臺，專題數據庫能夠更高效地組織、管理和共享，從而提高研究效率，并提升成果轉化的潛力。本文以法律翻譯數據平臺的創建及應用為例，探討了專題數據庫建設和數字化數據平臺創建在數字人文發展中的重要作用和價值，以期為數字人文發展提供有益的參考和啟示。

注釋

① Flask是一個使用Python 編寫的輕量級 Web 應用框架。

②參見陳大亮（2022：2），“知識在翻譯系統中始終都是翻譯實踐的核心、翻譯研究的本體、翻譯元素中的核心要素、翻譯變量中的常量、動態翻譯場中的穩定因素”；楊楓（2021：2），“惟有知識是一切翻譯行為中的每個元素都受其驅動的最基本的原動力”。

③民法是指部門法，用于調整平等主體的自然人、法人和非法人組織之間的人身關系和財產關系。大陸法與普通法（common law）共同組成兩大法系的概念，大陸法系又稱羅馬法系。普通法系又稱英美法系。國法是與道德律、宗教法或教會法相對的由世俗國家實施的法律體系。

④轉引自覃江華，“翻譯與知識生產、管理和轉化——知識翻譯學芻議”，《當代外語研究》2022年第1期，第61頁。

⑤摘自法律翻譯數據平臺（hitmitlab.cn），詳見屈文生、萬立著《涉外法治法律英語教程》，法律出版社，2021，第79頁。

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【 責任編輯" 孫 穎】

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