大數(shù)據(jù)背景下石油科技翻譯

王永+諶陽敏+侯柯康+王琳妹

【摘 要】隨著科技的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)已引發(fā)了翻譯界的重大變革。以谷歌翻譯、有道翻譯為代表的機(jī)器翻譯就是成功借助大數(shù)據(jù)功能進(jìn)行翻譯的典型。然而，這種翻譯相比較人工翻譯可謂優(yōu)缺點(diǎn)并存。筆者以大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器的石油科技英語翻譯作為切入點(diǎn)進(jìn)行深入分析。探討大數(shù)據(jù)背景下石油科技翻譯的存在的機(jī)遇和問題，以期為大數(shù)據(jù)背景下的石油科技翻譯提供可行性建議，促進(jìn)石油科技翻譯的高效化和智能化。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)背景;機(jī)器翻譯;石油科技翻譯;應(yīng)對(duì)的建議

在科技進(jìn)步的推動(dòng)下，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，它正以前所未有的廣度和深度影響著人類社會(huì)?！叭藗儗?duì)于大數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)力增長(zhǎng)和消費(fèi)盈余潮的到來”（Manyika J 2011）。翻譯作為推動(dòng)人類文明進(jìn)步的重要環(huán)節(jié)，不可避免的受其影響。然而，在翻譯界真正結(jié)合大數(shù)據(jù)的研究幾乎空白?；诖耍P者初步探討大數(shù)據(jù)與翻譯間的關(guān)系和相互影響，構(gòu)架出翻譯與大數(shù)據(jù)間內(nèi)在邏輯關(guān)系和理論框架，探索出如何借助大數(shù)據(jù)進(jìn)一步推動(dòng)翻譯的高效化和智能化，推動(dòng)翻譯為人類文明進(jìn)步作出更大貢獻(xiàn)。在此，筆者以谷歌翻譯中石油科技翻譯作為切入點(diǎn)，進(jìn)行深入分析。

一、大數(shù)背景下的翻譯特點(diǎn)

以谷歌翻譯為代表的搜索引擎翻譯是利用大數(shù)據(jù)功能進(jìn)行翻譯的典型。“根據(jù)維基百科公布的數(shù)據(jù)，截至2016年1月，谷歌翻譯支持90種語言，每天為超過兩億人提供免費(fèi)的多種語言翻譯服務(wù)”（斯介生 ?2016）。因此，它具有快捷、量大、高效、語種多等特點(diǎn)。但這種大數(shù)據(jù)背景下的翻譯在準(zhǔn)確性方面還存在很多缺點(diǎn)和不足。為此，我們從以下幾點(diǎn)進(jìn)行探討：

首先，大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的機(jī)器翻譯（以谷歌翻譯為代表），主要是基于大數(shù)據(jù)功能產(chǎn)生，其翻譯質(zhì)量受到平行語料庫數(shù)據(jù)量的制約。而且，語料庫數(shù)據(jù)中存儲(chǔ)樣本量的不同都會(huì)影響翻譯質(zhì)量。

再者，大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的機(jī)器翻譯的模型不能有效識(shí)別上下文信息;造成不能識(shí)別諸如虛擬語氣、被動(dòng)語態(tài)等語法信息，要么只能識(shí)別部分信息。

其次，大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的機(jī)器翻譯不能翻譯過長(zhǎng)句式的文本。一旦文本句式過長(zhǎng)，其翻譯的質(zhì)量就會(huì)下降。

最后，大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的機(jī)器翻譯給出的詞頻不能作為譯者采納的標(biāo)準(zhǔn)。

二、石油科技翻譯語言特點(diǎn)

石油英語的語言基于其特殊的專業(yè)性和歷史發(fā)展，具有其自身特點(diǎn)。筆者以英語為代表進(jìn)行分析，其具備以下特點(diǎn)：

首先：石油英語具有準(zhǔn)確性的特點(diǎn)。這主要表現(xiàn)為：構(gòu)詞的準(zhǔn)確性。石油科技英語從拉丁語、希臘語借用大量術(shù)語，以及借助拉丁和希臘詞綴構(gòu)成大量新詞，而由于拉丁語和希臘語本身意義單一，造成其歧義較少，故準(zhǔn)確性較強(qiáng)（鄒宇2007）。例如，hydrocarbon（碳?xì)浠衔铮?烴類）。詞綴構(gòu)成詞匯較多，如desalting（脫鹽）。抽象名詞廣泛使用，如permeability（滲透率）。

再者，石油科技英語中大量運(yùn)用嚴(yán)密、復(fù)雜、條理的復(fù)合長(zhǎng)句表達(dá)理論原理、發(fā)展變化過程。

再者，石油科技英語具有客觀性。被動(dòng)語態(tài)廣泛使用、現(xiàn)在時(shí)態(tài)較頻繁。

其次，石油科技英語具有簡(jiǎn)潔性?？s略詞大量使用，就是其中最明顯的一個(gè)特點(diǎn)。如，EOR（enhanced oil recovery）：提高采收率。

最后，石油科技英語具有多重學(xué)科背景，而且伴隨著石油業(yè)的不斷發(fā)展，不斷有新詞匯產(chǎn)生，如，timestep（時(shí)間步長(zhǎng)）。

三、大數(shù)據(jù)背景下石油科技翻譯的建議

首先，我們翻譯界尤其是石油專業(yè)的高校要和石油公司緊密聯(lián)系，獲取豐富的翻譯文本，不斷進(jìn)行與石油相關(guān)的平行語料庫建設(shè)和完善，為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)搜索提供原材料。由于石油科技語言的準(zhǔn)確簡(jiǎn)介性特點(diǎn)決定了只要我們進(jìn)行充分的詞匯和句式收集就可為大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性提供保證。從實(shí)踐中提煉出翻譯準(zhǔn)確，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的詞組、句式，繼而通過語料庫進(jìn)行儲(chǔ)備，然后再通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳播使用，可以有效提升大數(shù)據(jù)搜集的準(zhǔn)確性和嚴(yán)密性，從而使諸如谷歌之類的翻譯更具可靠性。

再者，基于大數(shù)時(shí)代的機(jī)器翻譯功能仍未達(dá)到成熟水平，不能有效識(shí)別上下文語境和復(fù)雜長(zhǎng)句子。這要求石油科技的翻譯同時(shí)要依靠人工翻譯，由譯者去判斷分析句式語法結(jié)構(gòu)，去思考英語句子中的邏輯，再結(jié)合譯入語和譯出語的具體語言結(jié)構(gòu)進(jìn)行恰當(dāng)翻譯。

其次，基于大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器翻譯時(shí)分析搜集出的詞和詞組仍沒有完全結(jié)合語境，其詞頻高低不能作為準(zhǔn)確翻譯的標(biāo)準(zhǔn)?！皬姆g理論上分析目的語中普通真實(shí)語言的詞頻大小一般不作為譯文的選擇標(biāo)準(zhǔn)，即： 高頻詞不一定適合語境”（倪傳斌 2003）。當(dāng)然，這種情況也適用于固定搭配。舉例來說，譯者不能由于“petroleum”比“oil ”在真實(shí)英語環(huán)境中的使用頻率高，在英譯漢時(shí)就不加分析總把“petroleum”作為“石油”。同理，大數(shù)據(jù)搜集出的結(jié)果總是基于詞匯頻率高低，有時(shí)高頻的譯入語就不能作為語境的最佳選擇。這就需要譯者在進(jìn)行大數(shù)據(jù)機(jī)器輔助翻譯時(shí)，將數(shù)據(jù)搜集結(jié)果結(jié)合語境，結(jié)合其他關(guān)鍵詞進(jìn)行邏輯分析，以準(zhǔn)確把握詞的意義。

再其次，譯者要結(jié)合石油科技語言特點(diǎn)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器翻譯功能原理，主動(dòng)進(jìn)行多學(xué)科知識(shí)積累和儲(chǔ)備;尤其要對(duì)大數(shù)據(jù)的原理和功能進(jìn)行學(xué)習(xí)掌握，以更有效發(fā)揮其功效。

最后，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，要求譯者必須和計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)行密切合作，以開發(fā)出適合特定領(lǐng)域翻譯特點(diǎn)的翻譯軟件和應(yīng)用程序;對(duì)于石油科技英語而言，就要研發(fā)出特定的石油科技翻譯軟件和應(yīng)用程序，以推進(jìn)石油科技英語翻譯的高效化和智能化。

四、結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為石油科技等領(lǐng)域的翻譯打開了一扇門。大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大功能將繼續(xù)推動(dòng)翻譯界的變革。譯者要全面認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代石油科技翻的特點(diǎn)和機(jī)理，分析其不足，找準(zhǔn)譯者職責(zé)新的定位點(diǎn)。既要借助大數(shù)據(jù)的功能又要發(fā)揮譯者翻譯時(shí)的主導(dǎo)性;同時(shí)，譯者要進(jìn)行跨學(xué)科學(xué)習(xí)與合作，不斷研發(fā)適合石油科技翻譯的新軟件和應(yīng)用程序，提升石油科技翻譯的高效化和智能化水平。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Manyika J， Chui M， Brown B， Bughin J， Dobbs R， Roxburgh C， Byers AH. Big data： nextfrontierforinnovation ，competition，andproductivity.2011.http：//www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation

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