專利摘要機器翻譯中的錯誤類型研究

郭會曼 劉采敏

摘 要：隨著機器翻譯和我國知識產(chǎn)權(quán)事業(yè)的快速發(fā)展，機器翻譯技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于專利文本翻譯，提高翻譯效率的同時也存在一定翻譯錯誤。本文選取60篇近兩年國內(nèi)申請機械領(lǐng)域?qū)＠M行英譯測試，將機器翻譯中錯誤類型歸納為詞匯、句法、語篇及其他四個層面，通過分析機器譯文錯誤類型，指出人工在提高機器譯文質(zhì)量中的作用，以期為從事專利摘要翻譯的譯者提供有益思考。

關(guān)鍵詞：機器翻譯；專利摘要；錯誤類型；解決方法

中圖分類號：H315.9 文獻標識碼：A 文章編號：2095-9052（2020）06-0137-02

機器翻譯又稱自動翻譯。目前最優(yōu)質(zhì)的機器翻譯模型是谷歌首創(chuàng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯[1]，在科技型文本等相對限定領(lǐng)域翻譯中取得了可喜成果。專利文本作為垂直領(lǐng)域?qū)嵱妙愇谋镜闹匾糠?，也是機器翻譯的主要應(yīng)用領(lǐng)域[2]。但機器翻譯對于長句或復(fù)雜句，譯文質(zhì)量不能令人滿意。機器翻譯的成功只是局部的、有限的[3]，翻譯質(zhì)量仍然無法與人工翻譯相提并論。官鳳霞[4]指出，目前專利漢英機器翻譯仍存在術(shù)語錯誤、語義錯誤、語法錯誤等質(zhì)量問題。

一、機器翻譯錯誤類型

本文隨機選取知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站60篇國內(nèi)申請機械領(lǐng)域?qū)＠鳛闃颖?，使用谷歌翻譯軟件英譯，并與官方英文摘要比較，歸納分析谷歌翻譯的錯誤類型。雖然機器譯文質(zhì)量評價標準不盡相同，但最終都落到可懂度和忠實度[5]。機器翻譯質(zhì)量評估方法大致分為人工評估法和自動評估法[6]，本文采用人工評估法，并參照相關(guān)學(xué)者的研究對樣本進行人工標注、分類和匯總，得出的結(jié)果見表1。

據(jù)統(tǒng)計，本次共計312處機器翻譯錯誤。錯誤類型分為四類一級錯誤，進一步細化得出二級錯誤類型，其中詞匯層面包括3個子類：詞匯錯譯（術(shù)語錯譯、普通詞匯錯譯、詞性錯譯）、詞匯漏譯、詞匯重復(fù)。句法層面包括3個子類：結(jié)構(gòu)錯誤、句段漏譯和被動態(tài)使用錯誤。語篇層面包括2個子類：邏輯缺失、邏輯錯誤。其他錯誤包括3個子類：大小寫錯譯、標點符號錯譯和空格錯誤。

各類翻譯錯誤如圖1所示，詞匯層面出錯率最多，依次為其他錯誤、句法錯誤和語篇錯誤，其中其他錯誤為格式錯誤，是專利摘要固有格式要求下機器翻譯高出錯類型。

二、錯誤類型分析

（一）詞匯層面錯誤類型

由圖1可知，詞匯翻譯錯誤率達51%，具體可分為詞匯錯譯、詞匯漏譯和詞匯重復(fù)，接下來逐一分析。

1.詞匯錯譯

第一，術(shù)語錯譯。詞匯層面中術(shù)語錯譯占比32%。如“生物樣本儲存庫”，譯文為“biological sample storage library”。使用必應(yīng)詞典和COCA語料庫查詢驗證，該術(shù)語翻譯是錯誤的。該類錯誤不僅表現(xiàn)為術(shù)語翻譯不準確，還表現(xiàn)為同一文本中標題與正文、正文與正文之間術(shù)語翻譯的不一致。

第二，普通詞匯錯譯。該分類涵蓋名詞單復(fù)數(shù)、冠詞、介詞錯譯。其中冠詞錯譯占比49%，包括不定冠詞和定冠詞之間混用及遺漏。專利摘要冠詞使用有嚴格要求，第一次出現(xiàn)單數(shù)可數(shù)名詞，使用不定冠詞a/an，之后則使用定冠詞the。機器翻譯無法遵循這一格式要求，難免出現(xiàn)錯誤。

第三，詞性錯譯。翻譯中適當(dāng)詞性轉(zhuǎn)換可使譯文更符合譯入語表達習(xí)慣，反之則會產(chǎn)生相反效果。如“使得電磁閥電磁力獲得一致性”，機器譯文為“so that the electromagnetic force of the solenoid valve can be consistent”，中式表達明顯且詞性出現(xiàn)錯譯。英文是靜態(tài)語言，中文是動態(tài)語言，機器譯文的處理方式忽視了中英文詞性使用上的差異，不符合英文的地道表達。

2.詞匯漏譯

漏譯是指因系統(tǒng)問題或疏忽大意等原因，在譯文中意外漏掉原文中某些詞的翻譯[7]。此次谷歌翻譯詞匯漏譯占比15%，如“本發(fā)明……尤其是一種機械手上執(zhí)行移動的機械臂”，機器譯文為“The invention … in particular to a manipulator arm that performs movement”，原文中第二個“機械手”被漏譯。如果原文增加方位介詞“在”，想必此處的漏譯就可以避免。由此可見，原文表述的準確性也將產(chǎn)生直接作用。

3.詞匯重復(fù)

該類錯誤如“to move different types of materials. Materials.”“and the The problem of…”，這兩句中“material”和“the”在前文已出現(xiàn)且表達完整，但后面又出現(xiàn)了該詞，這是機器翻譯特有的錯誤特征，出現(xiàn)頻率不高，但需要譯者再次核對檢查。

（二）句法層面錯誤類型

樣本句法錯誤分為語序混亂、句段漏譯和被動態(tài)使用錯誤，總錯誤率為18%，其中語序混亂在同類錯誤中占比高達79%。

1.語序混亂

專利摘要中同一主語會搭配多個修飾性定語，同一步驟包含多個動詞。如“垃圾被次級擠壓器擠壓后呈條狀排至廢料箱”，機器譯文為“and the garbage is squeezed by the secondary squeezer It is discharged to the waste bin in the form of a bar”，機器譯文斷句錯誤，多個動詞的前后關(guān)系混亂模糊，譯文并不完全符合原意。

2.句段漏譯

專利文本表達嚴謹，詞語重復(fù)較多；機械領(lǐng)域多裝配設(shè)置的表述且多限定性描述詞，這些都易導(dǎo)致漏譯。如“另一端連接有總管體，總管體連接有設(shè)置在冷卻液盛放箱的泵體，泵體上連接有第二分管”，機器譯文為“The other end is connected with a main pipe body. The pump body of the cooling liquid containing box is connected with a second branch pipe”，仔細對比可知，“總管體連接泵體”這一層意思在機器譯文中并沒有被翻譯出來，即產(chǎn)生了句段漏譯。

3.被動態(tài)使用錯誤

英文科技型文本注重表達的客觀性，多使用被動態(tài)，機器翻譯無法完全準確使用語態(tài)，如“改中心處理器主動指令控制車床全部運行進程”，機器譯文為“The central processor actively instructs to …”，原文沒有明確的動作實施者，也無需強行將主語翻譯出來，對比原譯文“Active instructions of a central processing unit are used for…”被動態(tài)的處理更為妥帖，也更符合英文科技文本的行文習(xí)慣。

（三）語篇層面錯誤類型

專利摘要譯文要語言凝練、邏輯清晰，這也正是語言語篇所應(yīng)具備的普遍特征。本研究中語篇層面錯誤占比4%，主要表現(xiàn)為邏輯缺失和邏輯錯誤，即機器譯文看似為完整句且語義通順，但仔細分析會發(fā)現(xiàn)明顯邏輯關(guān)系缺失或者邏輯關(guān)系錯誤，導(dǎo)致譯文語句松散、邏輯性不強，影響譯文整體質(zhì)量。

（四）其他錯誤

其他錯誤包括大小寫錯譯、標點符號錯譯和空格錯誤，占比40%，值得重視。大小寫錯誤總結(jié)可分為在分號、逗號、冒號后面及句中大小寫錯誤；標點符號錯譯多為分號、逗號和句號誤用；空格錯誤即多空格，屬于機器翻譯技術(shù)格式問題。

三、錯誤類型解決方法

從上文得知，專利摘要機器譯文仍存在四大錯誤，這些錯誤可通過人工優(yōu)化翻譯流程和改進翻譯技術(shù)來提高譯文質(zhì)量。

翻譯流程方面，增加譯前編輯流程，通過人工分析原文本的可讀性，對原文進行句段調(diào)整，確保原文完整度，減少機器譯文出錯率，這對譯者專業(yè)知識儲備有一定要求。譯中引入計算機輔助翻譯工具，借助Trados軟件建立術(shù)語庫，確保術(shù)語準確度；建立專利垂直領(lǐng)域語料庫，規(guī)范專利摘要固定表達和常用句式譯法。采用機器翻譯+譯后編輯模式，譯者要熟悉專利文本的語言特點和固定格式及表達要求，了解機器譯文中常見錯誤類型，做到有所側(cè)重。還可借助Xbench質(zhì)檢工具，對機器譯文中術(shù)語進行質(zhì)檢，確保術(shù)語表達一致性。

翻譯技術(shù)方面，雖然機器翻譯技術(shù)取得巨大進步，但仍不能與人工相媲美。針對上述錯誤類型，還要加大機器翻譯技術(shù)在句子切分、語義識別、格式轉(zhuǎn)換等方面研究，提出更符合專利文本翻譯的可行性方案。

四、結(jié)語

機器翻譯廣泛應(yīng)用于專利文獻的翻譯，改變了傳統(tǒng)專利摘要的翻譯模式，但仍出現(xiàn)一定程度的錯誤，影響譯文的翻譯質(zhì)量，而人工的加入在優(yōu)化翻譯流程和技術(shù)改進方面仍不可或缺。面對機器翻譯時代的強勢來襲，譯者要根據(jù)這一趨勢，合理調(diào)整自我角色定位，提升相關(guān)專業(yè)技能，要做到擁抱技術(shù)而不依賴技術(shù)。

參考文獻：

[1]蔡強，董冬冬.基于GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漢英翻譯的譯后編輯研究——以科技文本為例[J].西南石油大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2020（1）：107-112.

[2]董連棋，李梅.譯后編輯角度的機器翻譯系統(tǒng)的性能對比[J].譯苑新譚，2019（1）：53-58.

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[5]羅季美，李梅.機器翻譯譯文錯誤分析[J].中國翻譯，2012，33（5）：84-89.

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[7]崔啟亮，李聞.譯后編輯錯誤類型研究——基于科技文本英漢機器翻譯[J].中國科技翻譯，2015，28（4）：19-22.

（責(zé)任編輯：林麗華）