基于譯前處理和譯后編輯的機器譯文質(zhì)量改善

尹韓君　楚向群

摘 要：隨著智能科技的發(fā)展和翻譯技術(shù)的進步，語言服務(wù)市場需求變大，然而機器翻譯譯文的質(zhì)量卻已不能滿足人們的需要。此時，譯文的譯前處理和譯后編輯在實現(xiàn)翻譯速度與譯文質(zhì)量之間的平衡間變得尤為重要。分析了譯文譯前處理以及譯后編輯的必要性和可行性以及相關(guān)對策。

關(guān)鍵詞：機器翻譯；譯文質(zhì)量；譯前處理；譯后編輯

中圖分類號：G4 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.26.067

0 引言

人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)現(xiàn)已成為新熱點，隨著技術(shù)的不斷提高，人工智能在各個領(lǐng)域里大展身手，得到里程碑式的進展。機器翻譯（MT）是利用計算機把一種自然語言（源語言）翻譯成另一種自然語言（目標語言）的過程。用以完成這一過程的軟件叫作機器翻譯系統(tǒng)（魏長宏2008）。隨著科學技術(shù)的發(fā)展以及人工智能的應(yīng)用，機器翻譯已經(jīng)取得了較大的進展，但機器翻譯的問題并沒有完全解決。文章將以在線翻譯工具的譯文為例，提出譯前處理和譯后編輯兩種處理方式的必要性和可行性以及相關(guān)解決方案。

1 譯前處理

1.1 問題分析

在COCA語料庫上輸入“Kung pao chicken”，選擇一個文本，用在線機器翻譯進行翻譯。

原文：Dry sauteed eggplant isn't actually dry，but it's①dressed with a light vinegars②that rounds out to be a pleasing-enough dish.Another classic，the Kung Pao chicken，arrives too sweet for me.At the delivery of the orange slices，I asked a server，a young Chinese college student，about her favorite dishes.She said I have already tried many of③them，although there were a③couple I hadn't.

機器翻譯：干炒茄子實際上不是干的，但它穿著一輕輕的醋，圓潤成一個令人愉快的菜。另一個經(jīng)典，功夫雞，對我來說太甜。在交付橙片，我問一個服務(wù)器，一個年輕的中國大學生，她最喜歡的菜。她說我已經(jīng)嘗試了很多，雖然有一對夫婦，我沒有。

問題分析：看譯文我們發(fā)現(xiàn)，比喻義不能譯出、結(jié)構(gòu)混亂以及指示詞不能聯(lián)系上下文進行翻譯等。

1.2 解決方案

我們根據(jù)譯前處理的方式分別對原文中的①②③處進行處理。①比喻義規(guī)范化后為be covered with；②結(jié)構(gòu)規(guī)范化后為It is；③指示詞規(guī)范化后為some of dishes。再將處理的文本進行翻譯，得到譯文：

機器翻譯：干炒茄子實際上不是干的，但它①覆蓋著輕醋；②所以它是一個令人愉快的菜。另一個經(jīng)典，功夫雞，對我太甜。吃了橙片，我問一個女服務(wù)員關(guān)于她最喜歡的菜，她是一個年輕的中國大學生。她說我已經(jīng)嘗試了許多她喜歡的菜；③雖然有一些菜，我沒有嘗試。

對比原文直接翻譯的譯文以及經(jīng)過譯前處理的譯文，可以看出經(jīng)過譯前處理的譯文可以很大程度提高譯文質(zhì)量。但這種方式在短幅文本中效果顯著，如在篇幅長的文本中就會得不償失。所以上述方式可借助計算機算法，運用大數(shù)據(jù)把譯前處理機器化。

（1）“人機交互”功能。

在智能化的今天，我們也可以讓機器變得越來越智能。我們可以增加“人機交互”功能，讓機器提出問題，然后人工干預(yù)，提前排除問題隱患。

如在一篇文章中，一個詞匯或者一個長句重復(fù)次數(shù)超過一個提前設(shè)定值，并且機器之前的語料庫里并沒有匹配的翻譯，那么此時機器翻譯就可以在進行翻譯之前彈出一個對話框，提示譯者此處有疑問，并給出詞匯的相關(guān)詞典意思及例句、參考譯文，讓譯者自己選擇并確定正確意思。這樣在長篇的翻譯文本中就可以避免大量術(shù)語錯誤的現(xiàn)象以及長句斷句錯誤的問題。在增加“人機交互”功能的同時要鏈接機器翻譯的翻譯記憶功能，解決重復(fù)人工干預(yù)的工作。

（2）自定義語料庫。

在不同文體中，都有自己的文體風格，如在科技文體中常用被動句，政治類文體中有很多標準翻譯的時政類熱詞等。此時可以利用大數(shù)據(jù)云端思想搜集海量語料，制成各種文本適用的小型語料庫，在翻譯長篇特定文本時，可以在如谷歌翻譯等的在線翻譯工具中導(dǎo)入自制或平臺提供的小型語料庫，包含特定句式結(jié)構(gòu)、特殊詞語用法意思等，增加譯文翻譯的準確性，借助機器實現(xiàn)譯前編輯。

2 譯后編輯

經(jīng)過譯前處理的機器翻譯譯文使得譯文具有可讀性且比較清晰，但要獲得高質(zhì)量的譯文，只進行譯前處理是遠遠不夠的，它只能幫助機器能最低限度地減少由源語言產(chǎn)生的詞匯、語法、歧義的問題，進一步的譯文質(zhì)量完善還需譯后編輯。

譯后編輯（post-editing）是對機器翻譯系統(tǒng)從源語到目的語處理后生成的譯文進行的編輯操作。譯后編輯的工作量可能差別很大。（魏長宏、張春柏2007）機器翻譯的需求不斷增長，但是機器翻譯譯文又不能完全滿足人們的需要，同時譯后編輯的語言服務(wù)又在連年上漲，這就要求我們審視譯后編輯的建設(shè)以及完善工作。

在現(xiàn)有軟件開發(fā)功能的基礎(chǔ)上，可以增加譯后校對的云資源庫，主要集中在句子語法結(jié)構(gòu)、文化誤讀等深層次問題的解決，而不是僅僅局限在譯后處理軟件操作的便利性以及單詞的修改替換等層面。完成此步驟需要提前完成語料收集和加工，分析英漢機器翻譯譯文的錯誤，通過在句法層面進行大量語料對比分析確定具有高頻率的錯誤樣本，然后對樣本進行分析做形式化描述。最后將描述性語言編程為軟件模塊嵌入在線翻譯平臺的下端，實現(xiàn)機器翻譯的直接譯后編輯，取代人工進一步工作。其中在語料收集方面可借鑒目前國內(nèi)最大的翻譯記憶庫檢索與交換平臺——Tmxmall，運用現(xiàn)代科技手段、云端翻譯記憶庫技術(shù)、語言大數(shù)據(jù)、分布式信息檢索技術(shù)等收集語料，完善樣本分析。

3 結(jié)語

為實現(xiàn)譯文質(zhì)量和翻譯效率之間的平衡，發(fā)揮人機交互的優(yōu)勢，譯前處理和譯后編輯成為機器翻譯必須進行的步驟。本文討論了兩種方式的可行性及對策，具體軟件或者相關(guān)插件的實現(xiàn)則需要相關(guān)專業(yè)人士來完成。編者相信，隨著技術(shù)的不斷革新、科技的不斷進步，完善的機器譯文指日可待。

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