电气工程文本机器翻译的译后编辑例析

近年来以百度神经网络为代表的机器翻译发展迅猛,对于某些正式文本的翻译质量高达70%,但机器译文仍需人工审校与修改,因此以机器翻译为基础的译后编辑尤为重要。本文以电气工程学术论文的英汉机器翻译译文为研究对象,从词汇、句法和语篇三个方面对该类文本机器译文和人工译文进行对比分析。研究发现,机器译文在词汇层面的错误主要是术语错译、缩略词漏译;句法层面的错误主要是长难句错译、短语错译、分词错译;语篇层面的错误主要是句内句际连贯不当。上述问题在译后编辑时通过逆序法、主述分切法等策略运用均得到解决,改进了电气工程文本英汉机器翻译译文的质量。