胡红磊

（云南民族大学 云南昆明 650504）

让机器取代人工翻译
——语义优选

胡红磊

（云南民族大学 云南昆明 650504）

语义优选能促成人工翻译能力的跨越。原因是，个别术语隐藏有统摄篇章的信息；人脑通过分析这些术语，附以逻辑推断，可以加深对主旨的认识，以从全局层面纠正先前错误理解的术语，优化译文；而翻译语料库又能使上述认知成果得以保存，从而取代人工翻译。

术语； 翻译； 语义优选；语料库

人类语篇理解能力的关键就在于全局篇章认知，即实现从整体-部分认知到部分-整体认知跨越，具体落实为统计方法和语义优选方法。通过统计方法和语义优选方法，能大幅提高翻译产品的质量。统计方法的实质是模拟人脑从整体到部分的认知，确定术语、文体、句法的分布规律，采取对应的翻译策略。与此不同的是，语义优选方法则模拟了部分-整体认知，即以细节为突破口，通过逻辑分析，揭示原本不易发现的、隐藏在文章深层的主旨，使译者获得全局翻译策略，产出高质量译品,见图1。

图1 翻译认知示意图

图形解释：统计方法是整体-部分认知；语义优选方法是部分-整体认知，是人类认知跨越的关键。下文拟就这两种认知模式做出形象的阐述。

1 整体-部分认知的实质

在翻译过程中，人们碰到某个篇章，就要调用存储在大脑里的文体、词语、句式知识，进而发现每一文体、词语、句式的比较适切的译法，其实质是一种整体-部分认知方法。而机器翻译中资料能够呈现单词、句子、文体的分布规律，即通过分析三者的分布来给出对应的译文——这纠正了翻译过程中机械地翻译的方法。……