21世纪以来,科学技术日新月异,特别是在大数据、纳米技术、机器学习等领域以强劲的势头迅猛发展。机器学习作为人工智能的重要学科领域分支,近年来得到了显著而迅速的发展,很大程度上改变了人们的工作方式。与此同时,机器学习领域的英文文献不断涌现,引起了全世界的关注。本翻译实践报告选择的翻译文本是《机器学习》(节选)。原文属于科技英语文本,句式复杂,结构紧凑,条理清晰,逻辑性强,具有独特的语篇特点。在《机器学习》中,作者为了确保语言的条理性和逻辑性,在许多地方高频使用语法衔接手段,其中大多数是照应和连接。然而,英汉两种语言在衔接手段的使用方面存在着差异,很难找到对应的表达方式。因此,如何正确处理英译汉中的衔接问题成为译者在翻译过程中遇到的主要难点。本报告在韩礼德和哈桑提出的衔接理论指导下,分析了原文的语法衔接特点,在案例分析部分结合具体实例,根据英汉两种语言在衔接方面的相同点和不同点,着重探讨照应和连接两种语法衔接手段的翻译,并尝试性地总结出不同的翻译方法,力求实现译文的衔接与连贯。在翻译照应时,译者主要采用五种翻译方法:(1)省略人称照应;(2)重复指称对象;(3)调整指示照应和人称照应;(4)增加范畴词;(5)比较照应动词化。在翻译连接时,译者主要采用两种翻译方法:(1)隐性连接显性化;(2)显性连接保留。