李 洋 孙 宁 梁玉静

(东北大学外国语学院，辽宁沈阳)

1.引言

机器翻译(Machine Translation)即在计算机辅助下，进行不同自然语言文本的相互转换(Hutchins，1986)。2016年，Google发布神经网络机器翻译系统(Google Neural Machine Translation)，之后机器翻译质量迅速提升，如术语翻译和程式度较高的语篇翻译。这在极大程度上提高了译者的翻译效率。当今世界处于一个全球化时代，国际公司、跨国公司和不同国家间的合资企业数量快速增长，同时这也带来了数百万的项目、合同以及其他类型的文件，其语言种类千差万别。无论是将翻译工作外包给翻译公司，还是众包给云端之下的不同译者，他们都认为利用机器翻译辅助人工翻译是更好、更快地完成翻译项目的最佳选择。如今，诸如人工智能等新技术的迅速发展助推了机器翻译编程方式的革新，大大提高了机器翻译的质量。因此，许多企业也选择通过使用机器翻译的方法来降低成本效益，同时也提高翻译效率。然而，在当前技术条件下，人机结合的翻译模式才是实现更高的机器翻译质量的最佳途径。“人机结合翻译模式”是在深度融合机器翻译与人工翻译各自优点的基础上，借助互联网、人工智能以及大数据的技术优势，生成“原稿—机译—人译”的产出链的人机合作智能翻译模式(肖凤华 殷白恩，2019：38)。译前编辑能使源语在不改变语义的基础上，使源语的语言结构更易于机器翻译识别、分析和转换，是译文质量提高的前提之一。同时，有效的译前编辑也可以更好的服务于译后编辑，使得译后编辑的复杂程度大大降低，在一定程度上提高翻译工作效率。……