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机器翻译与人工翻译的比较与展望

2020-12-28张敏

校园英语·月末 2020年9期
关键词:机器翻译比较发展

【摘要】“机器翻译终将取代人工翻译?”随着机器翻译近年来的飞跃发展,此种质疑不绝于耳。笔者认为面对机器翻译的发展大势,译者不必恐慌,而是要做到知己知彼,利用机译的长处为自己服务,凸显出人工翻译的优势,这才是对于质疑最好的反击,是实现推动翻译领域发展的正道。

【关键词】机器翻译;人工翻译;比较;发展

【Abstract】“Machine translation will eventually replace human translation.” Along with the fast development of machine translation, query is endless. The author thinks that facing with the development trend of machine translation, translators don't have to fear, but rather know more about themselves and machine translation, making use of the strong points of machine translation to serve themselves, and give prominence to the superiority of human translation, which is the best counterattack to the suspicions and the correct path to promote the development of translation.

【Key words】machine translation; human translation; comparison; development

【作者简介】张敏(1997-),女,山东聊城莘县人,黑龙江大学研究生院,硕士研究生在读,研究方向:英语笔译。

引言

世界各国交流中出现的语言障碍逐渐凸显,而翻译作为解决这一障碍的桥梁,其需求与地位不言而喻。然而日渐庞大的翻译市场,与为数不多的合格译者形成了鲜明的对比。近年来,机器翻译的出现和发展使得这一紧张局面得到了很大程度上的缓解,机器翻译也因此备受大众关注。本文旨在对机器翻译和人工翻译进行简要比较,而由于人工翻译历史悠久,大众对人工翻译的认识也比较普遍,因此在此不作赘述,只重点对人们还不是十分了解的机器翻译作简单介绍。

一、机器翻译

1.机器翻译定义。机器翻译是指利用计算机系统将源语自动翻译为目标语的行为。全球化为各国带来了巨大的翻译需求,敢为机器翻译的发展创造了新的机遇,使不断优化的机器翻译服务受到了越来越多关注,成为当下的研究重点之一。

2.机器翻译模式。根据知识获取方式的不同,可以将机器翻译模式归为以下几类:

基于规则的机器翻译。这一模式基于双语词典以及针对每种语言制定的语言规则库。译文的质量取决于源语是否符合既有的规则,而无法穷尽的规则正是该模式的桎梏。

基于统计的机器翻译。该翻译模式依赖数学与统计学原理,通过利用语料库找出与翻译任务对应的多种已存译文,分析其出现的频率,选取频率最高者进行译文的输出。这一翻译模式劣势在于它忽略了语言的灵活性以及语境的重要性。

神经网络语言模型。该模式与以往的翻译模式有所区别,其基本思路是运用端到端的神经网络实现自然语言间的自动转换。就目前状况来看,其译文质量要远高于前几种翻译模式。

二、机器翻译与人工翻译的比较

1.共性比较。(1)本质相同。无论是机器翻译还是人工翻译,二者皆具有相同的本质,那就是将一种语言所传递的信息和感受通过另一种语言向目的语读者进行传达,并尽可能地让目的语读者获得与源语读者相同的信息与感受。

(2)目的相同。机器翻译与人工翻译殊途同归,无非是希望能够消除或是减少国与国、人与人之间沟通交流的障碍和壁垒,最终达到方便于人,促进社会发展的作用。

2.差异比较。(1)对于语境、文化差异的处理。就非文学文本而言,语境对词语的选择有着十分重要的影响。人工翻译可以通过对语境的解读,对平行文本的参照选择最恰当的用词,而机器翻译目前还做不到对于语境的深入分析,这也是机器翻译质量屡遭诟病的原因之一。就文学文本而言,翻译不仅仅是简单地将一种語言转换为另一种语言,还是要将语言所承载的文化一并展示给读者。面对文学作品中涉及的种种文化差异,例如各个国家的历史传统、神话故事、民族特色、民间习俗等,机器翻译目前的表现都不尽人意。而专业译者拥有丰厚的知识底蕴,对文化差异的处理也更加灵活,像是通过加以注释的方法能够让译入语读者对源语文化有一定的了解,不仅有助于读者对于文本的理解,也有助于源语国家文化的弘扬。

(2)翻译效率。除了对二者在语境和文化差异方面的表现进行比较外,翻译效率也是不容忽视的重要比较内容。这里进行分析的效率问题涉及时间效率、经济效率以及操作效率这三方面。

在时间效率方面,可以说计算机的分析反映速度是人脑无法企及的。将一份文件导入翻译软件中,短短数秒,机器就能输出一篇译文,虽翻译质量不算上乘,但也能使读者理解文件的大体意思。然而这一速度就算是具有丰富翻译实践经验的专业译员也是望尘莫及的。面对目前语言服务交付速度不断猛增的要求,机器翻译相较于人工翻译的优势无论是在目前的表现还是未来的发展空间都是十分显著的。

在经济效率方面,结合目前国内大部分翻译公司的报价以及翻译机的价格对比来看,翻译机的价格相较于人工翻译还是比较具有优势的。此外还有在线机翻软件供人们免费使用。但在对译文质量要求较高的正式场合中,人工翻译还是要更受客户的青睐。不过随着人工智能的迅猛发展,假以时日,机器翻译能否代替专业译员出现在高水平交流会议活动中,人们可拭目以待。

在操作效率方面,利用在线翻译软件的操作几乎算得上是零门槛,只需将源语文本进行导入或是复制粘贴,译文便会在几秒之内清晰呈现。其他诸如便携式翻译机的操作也很易上手,使用者完全可以在几小时之内掌握并熟练操作。相比之下,人工翻译则要更为复杂。抛去同传时译员需要全套的专业设备外,由于人类自身的复杂性,例如译者的心情、健康状况等都容易导致一些突发状况的产生。

三、机器翻译与人工翻译未来关系的展望

机器翻译的发展大势必将会对现有的翻译服务形式以及人工翻译的未来发展产生一定的影响。笔者就上述分析,对未来二者的关系进行了展望:

1.差异化竞争。根据机器翻译自身尚不具备创造思考的能力来看,未来机器翻译的主导领域仍会瞄准中低端翻译市场,主攻不涉及或少涉及情感处理,并对译文质量不做严格要求的非文学文本。而人工翻译在未来则主要面向要求精准度高,情感处理灵活的高端翻译市场,例如外交外事翻译以及文学翻译。外事翻译具有政策性强、敏感度高的特点,无论是口译还是笔译都牵扯到国家的形象声誉、国际关系,因而可以说外事翻译对于翻译错误、语义缺失是零容忍的。例:我们不准备向中东地区出售什么武器。机器翻译为“We are not prepared to sell any weapons to the Middle East”。在这一例子中,出售“什么武器”并不代表不出售任何武器。若这一纰漏被外媒抓住大做文章将会使我国蒙受巨大损失。因此出于综合考虑,应将这句话译为“We are not going to sell many weapons to the Middle East”。而文学翻译则要求译者不仅能译出原文的表面意,还要将其附带的风格美、韵律美等一系列的文化色彩和语言背后的引申内容展现给读者。目前来看,机器翻译仅能大致译出其表面意思,对文学文本的处理远不及人工翻译灵活。

2.人机合作。机器翻译与人工翻译间的差异化竞争是时代发展的必然趋势,但二者间的竞争关系并不意味着它们是站在对立面的,相反,二者应是处于一个合作的局面。机器翻译高效率、粗加工的特点与人工翻译的低效率、精加工特点共同决定了二者间必定是互为补充的交互关系。根据文本使用目的、译文质量要求和成本限制,通常可以将文本分为三个层次:第一层为参考级文本,顾名思义,这类文本的主要目的是供目标语读者获取信息,翻译此类文本的目的也仅为供读者参考,这一层次文本的译文容许缺失的存在,因而是机器翻译占据主导位置;第二层为常规级文本,旨在指导用户进行操作,因此要求译文实现信和达,在处理这一层次文本时,可为人机合作,交互完成;第三层为出版级文本,这类文本对译文的要求则需要满足信达雅三方面。在处理这一层次文本时,则要人工翻译占主导,保证例如法律文本、科技文本的准确度、专业性和严谨性,并充分传达出文学文本表情达意的功能。

四、结语

机器翻译与人工翻译二者并非零和博弈的竞争,而是相辅相成的合作。随着机器翻译发展的步步深入,它终将会代替译者完成大部分简单重復性的工作,这对译者来说不但无害,而且有益,译者能从枯燥乏味的初级工作中解放出来,向译文质量的审校者、把关者方向转型。这种人机协同的工作方式是推动翻译进步发展的必由之路。因而,翻译工作者应敞开胸怀,张开双手拥抱机器翻译的到来,并将其化作自己的翅膀,“译”飞冲天,同时还要学习其他技能,不断提升自身,做好准备才能不惧未来的种种改变。

参考文献:

[1]崔启亮.论机器翻译的译后编辑[J].中国翻译,2016(6):68-72.

[2]Zhang J, Zong C. Deep Neural Networks in Machine Translation: An Overview[J]. IEEE Intelligent Systems, 2015,5(30):16-25.

[3]宋仕振.试论机器翻译与人工翻译的未来关系[J].未来与发展, 2019(2):25-30.

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