译员角色是近四十余年口译研究最突出的研究热点之一,该话题所带来的争议与思考,吸引了众学者从多角度、跨学科视角研究这个关乎口译过程、口译测试、口译评估、口译教学与译员职业化进程等的有趣话题。然而,目前传统意义上译员角色的理论研究多囿于译员角色的“名”、“实”之争,相关讨论依托于零散的理论视角,缺乏系统完整的理论分析框架。同时,译员角色的实证研究多是基于个案的话语分析,研究结论因其主观、任意性常遭质疑。有鉴于此,本文采取基于语料库的话语分析方法,依托社会学、认知语言学和语用学的理论,以模糊限制语为研究介入点,定性与定量相结合地分析汉英会议口译译员的角色偏移。本研究围绕译员角色、模糊限制语、基于语料库的话语分析三个核心概念展开。首先,作者将译员角色的抽象概念具体落实到口译话语层的模糊限制语,因为模糊限制语的语义、语用、认知功能可反映出译员潜在的话语动机或可能交际目的,进而窥探译员角色。其次,本文认同Prince at al.（1982）对模糊限制语提出的分类标准,并参照此标准进行模糊限制语的分类、识别与数据提取。最后,为充分描写模糊限制语的分布与转换特征,本研究自建中国政府汉英会议口译语料库（CECIC）,其中包含30场中国政府记者招待会等口译材料,涵盖政治、经济、外交等主题。作者首次将自然语言处理技术Python引入语料库口译研究,提取模糊限制语分布和转换的数据,由此深入挖掘译员的角色表现。本文主体实证部分重点围绕三个层面展开:1)模糊限制语在汉英会议口译语料库中的分布;2)模糊限制语在汉英会议口译过程中的转换与转换规律;3)基于模糊限制语的转换与规律,透析会议口译译员的角色偏移。本研究主要发现如下:●模糊限制语的分布与统计学差异:中文子库的程度变动型模糊限制语（adapters）数量与英文子库的程度变动型模糊限制语（adapters）数量,没有统计学显著性差异。中文子库的范围变动型模糊限制语（rounders）数量与英文子库的范围变动型模糊限制语数量（rounders）,有统计学显著性差异。中文子库的直接缓和型模糊限制语（plausibility shields）数量与英文子库的直接缓和型模糊限制语数量（plausibility shields）,有统计学显著性差异。中文子库的间接缓和型模糊限制语（attribution shields）数量与英文子库的间接缓和型模糊限制语数量（attribution shields）,有统计学显著性差异。●基于模糊限制语的转换与规律,透析会议口译译员的角色偏移:程度变动型模糊限制语是译员对等处理（equivalences）中最常见子类,直接缓和型模糊限制语是译员增译处理（additions）中最常见子类,程度变动型模糊限制语是译员减译处理（abridgements）最常见子类,间接缓和型模糊限制语是译员替代处理（substitutions）中最常见子类。●译员角色偏移中实际呈现的角色:语义信息维持者、语用信息调节者、话语责任区分者及认知资源调控者。综上,通过观察汉英会议口译中译员对模糊限制语的使用与转换,本研究证实了汉英会议口译译员角色偏移的存在。此外,本研究的发现对译员角色研究有如下意义:理论层面,会议口译译员的角色偏移更新了传统对译员角色的认知,且本研究提供了一个可供未来译员角色研究借鉴的系统理论分析框架。实证层面,本研究基于语料库话语分析深入描写译员的角色行为并发现其规律,较之传统的个案或举例分析而言,对方法论有一定贡献。同时,本研究首次将自然语言处理新技术Python整合进入语料库口译研究,既提供了一套模糊限制语使用与转化的实证数据,又为译员角色的实证研究提供了“语料库+Python”的方法论支持。