人工翻译与神经网络机器翻译译后编辑比较研究——基于对隐喻翻译的眼动追踪与键盘记录数据

本文通过眼动追踪、键盘记录、反省报告和问卷调查多元互证,比较了30名译者对隐喻表达进行人工翻译(HT)与译后编辑(PE)的认知负荷和译文质量。研究发现:无论是HT还是PE,译文区的注视时间均明显长于原文区,且隐喻译文的准确度均高于忠实度。不同之处含PE中原文区的注视次数、注视时间及单位单词停顿次数均显著少于HT,且隐喻译文的忠实度和准确度均显著高于HT。本研究表明PE在处理隐喻表达时,既可减少译者认知负荷还可提高译文质量。

机器翻译的译后编辑策略探究

人类首次提出机器翻译至今已有70多年,随着语言处理路径不断更新,尤其得益于人工智能技术的发展,机器翻译已经进入神经网络翻译时代。机器翻译速度和效率得到极大提高,从而日益受到大众的青睐。目前,机器翻译技术尚未成熟,仍然存在较多问题,因此有必要进行译后编辑。文章以机器在线翻译的译文为研究对象,并对其进行分析,从词汇、句法及语篇三个层面提出译后编辑策略,以期提升机器翻译质量和效率。

视听文本机器翻译质量测评和译后编辑研究——以《畅游赣鄱——水文化英文之旅》慕课字幕翻译为例

机器翻译给人们带来了便利,同时促成了译后编辑的诞生。本文以《畅游赣鄱——水文化英文之旅》慕课字幕文本为研究样本,在MQM(Multidimensional Quality Metrics)质量评估框架基础上提出视听文本机器翻译产品质量评估标准,量化其错误值,测试机器翻译质量,并由此提出译后编辑的三级模式:轻度译后编辑(Light Post-editing, LPE)、中度译后编辑(Moderate Post-editing, MPE)和重度译后编辑(Full Post-editing, FPE)。

机器翻译在医学病历翻译中的应用及译后编辑——以DeepL为例

研究选用DeepL为翻译工具,以真实病历为研究材料,以《中华医学期刊全文数据库》为参考,探析机器翻译在医学病历英译中的应用、不足、译后编辑。研究结果显示,DeepL能减轻译员工作量,节省翻译时间,且在拼写、翻译速度、西医医学术语翻译上具有优势,但DeepL在医学病历翻译中无法对内容进行统一、修改、增补、删减、重组。这些不足也正是机器翻译在医学病历翻译中的局限性,需要译员进行译后编辑,译文才能准确、流畅。研究最后从机器翻译层面和人工翻译层面得出启示,希望机器翻译工具能为医学病历翻译实践提供参考,进一步促进人机合作。

科技文本的机器翻译错误及译后编辑策略——以卡特福德转换理论为指导

机器翻译发展迅速,大大提高了译者的工作效率,在科技翻译领域表现尤为亮眼。但是,在目前的技术条件下,机器翻译输出的译文依然存在各种错误,机器翻译取代人工翻译还不现实。译后编辑成为改进机器翻译译文质量的重要途径。文章基于翻译转换理论,并借助机器翻译平台,通过示例和验证,从阶层转换和范畴转换两个方面对科技文本的机器翻译错误进行分析,并提出相应的译文编辑策略。

翻译转换理论视角下的机器翻译及译后编辑策略——以旅游文本为例

近年来,旅游业成为促进国民经济增长的重要力量,这也大大增加了旅游类文本的翻译需求。随着机器翻译的迅猛发展,很多人选择用翻译软件来翻译旅游类文本。本文基于卡特福德的翻译转换理论,运用实例来剖析如何在该理论的指导下分析机器翻译的旅游类文本译文,以及如何进行译后编辑,旨在提高译者的效率,提升译作的质量。

机器翻译译后编辑在中医术语英译中的应用探析

随着机器翻译在翻译中广泛应用,机器翻译的局限性也凸显出来。从语言与文化传播两个层面来看,机器翻译译后编辑在中医术语英译中是非常有必要的。文章选取若干有代表性的中医术语作为研究对象,结合多个机器翻译译本和参考译文进行对比研究,提出译后编辑在翻译中医术语中遵循对应性、准确性和规定性三个原则以及译后编辑工作者需要具备的工作素养。旨在促进中医药学的对外传播、世界医学的交流互动。

专利审查意见通知书机器翻译译后编辑原则探究

海外专利申请审查意见通知书的翻译质量与速度直接影响意见书答复质量、专利申请周期和授权成功率,机器翻译加译后编辑成为审查意见通知书汉译的主要模式。本文以美国专利商标局对中国专利申请做出的审查意见为文本,经机器翻译后,基于机译译文误译实例提出译后编辑原则。

英汉词汇对比视角下的机器翻译与译后编辑——以中国出席第77届联合国大会立场文件为例

基于英汉词汇对比理论,深入探讨机器翻译和译后编辑如何处理重复词汇的问题。采用案例分析的研究方法发现,机器翻译系统在处理重叠、反复现象方面取得了进步,但在处理对偶和排比中的重复现象时仍存在局限性。为了提升现有水平下机器译文的质量和可读性,提出三个译后编辑策略:根据词汇语境转变去重复方式、融合或省略对偶排比句中的重复语义以及处理汉语词缀重复时发挥英语的派生优势。

AI时代中国学生机器翻译译后编辑认知努力研究

以新型人机共生关系为研究视角,对中国学生在外语学习中如何使用机器翻译并进行译后编辑进行分析研究。研究结果表明:大多数受试者既不能识别也不能纠正遗漏、拼写、单位转换、功能词、术语和词序等方面的错误,这说明机械翻译译后编辑并非易事;中国学生在老师的指导帮助下,通过学习特定的译后编辑技能,译后编辑的质量会得到显著提高。

时政文本机器翻译译后编辑初探

随着科技的发展,计算机在翻译领域的应用越来越广泛,给翻译行业带来便利的同时,机器翻译也存在诸多问题。为提高翻译效率,同时保证译文质量,将计算机辅助翻译与人工译后编辑相结合成为诸多译员的首选。本文以百度在线翻译提供的时政文本译文为主要研究内容,分析机器翻译问题,提出译后编辑的方法和技巧。

金融文本中译英机器翻译译后编辑探析

随着中国的经济地位与作用在国际舞台上愈加凸显,机器翻译译后编辑(即MTPE)在金融经济领域中运用广泛,需求量递增。此文研究的是MTPE模式在金融领域中英翻译中的应用;以IMF官网提供的一篇金融文本为案例进行分析,选择六个主流机器翻译引擎,归纳总结机器翻译文本所存在的问题,并提出解决方案。

跨境电商商品机器翻译错误分析与译前编辑策略探析

文章针对跨境电商商品对翻译文本时效性强、质量高的需求,深入分析了商品机器翻译译文在词汇层面、句法层面和语篇层面常出现的错误,并提出了针对性的译前编辑策略。这些策略旨在辅助机器翻译输出更高质量的译文,为后续的译后编辑工作奠定坚实的基础。

机器翻译译前编辑的应用与探索——以《民族文化经典故事丛书:土家族》为例

机器翻译虽然可以较好实现文本翻译的目的,但所生成的译文质量仍然难以达到高水平人工翻译的质量水平。基于此,“机器翻译+译后编辑”的人机合译模式的出现使翻译效率得到了革命性的提升,实现了重大语言技术突破。然而,译后编辑存在一定的局限性。在进行机器翻译译文校对和修改时,需要人工反复对照原文本,识别并纠正机翻译文的错误,不仅降低整体翻译效率,也会增加成本。该文将借助人工干预的译前编辑,提高民族文化文本《民族文化经典故事丛书:土家族》的机器翻译译文质量,并以其产出译文作为研究对象,从术语翻译、原文本删减与增补等方面提出策略,并通过实例进行论证,探讨如何通过译前编辑改善机翻译文质量。

习近平有关“人类命运共同体”论述的机器翻译译后编辑问题与对策研究

新时代,机器翻译在外宣文本翻译中的应用日趋广泛。基于习近平有关“人类命运共同体”论述的机器翻译及其译后编辑研究,对促进习近平新时代中国特色社会主义思想的高质量国际传播具有重要意义。该文通过对比分析机器翻译与译后编辑译文,总结得出:中国传统文化语句的常见译后编辑策略包括理解典籍内涵,修正衔接语义,调整语言格式等;针对专有名词的直译问题,采用直译核心义,增补引申义,衔接总语义等策略。比较分析汉译英与汉译日两类译本,不仅有助于明确不同目标语言译后编辑对策的一致性与多样性,还可以为提高外宣文本质量提供一定启示。

基于GOOGLE神经网络汉英翻译的译后编辑研究——以科技文本为例

近年来,以Google神经网络为代表的机器翻译发展迅猛,且对于某些正式文本的翻译质量高达百分之六七十,但机器译文仍需要人工进行审校与修改,因此以机器翻译为基础的译后编辑需要进一步深入研究。从中国知网(CNKI)数据库选取200篇来自江西理工大学强势学科有色金属方面的SCI、EI科技论文(2015-2017年)的中文摘要进行Google汉英机器翻译,并对译文进行人工分析,同时参考其原有英文摘要进行比较研究。结果显示:Google科技文本汉英机器翻译的错误主要在于词汇、句法、逻辑等方面,且出现错误频率依次递减。针对以上4类错误,笔者进行详细的案例分析,在词汇、句法、逻辑、标点使用方面提出应对措施,为科技文本机器翻译的译后编辑提供实践参考。

基于神经网络机器翻译下的医学词条翻译途径研究

针对目前神经网络机器翻译质量参差不齐的状况,如何进行评测和改进显得尤为重要。鉴于此,在梳理了神经网络机器翻译发展情况以及其优势和缺陷的基础上,本文以百度神经网络机器翻译(生物医药领域)为工具,根据医学词条实例指出百度神经网络机器翻译存在的三种典型识别错误,即语内词项、逻辑关系和语外因素,并逐项对比百度神经网络机器翻译译文与人工审校译文,提出了译后编辑的途径和思路,从而改善译文的质量和可读性。

阐释学视域下机器翻译与人工译者的关系探析

机器翻译的发展驱动着人工智能时代下人工译者的角色演变。阐释学视域下,机器翻译的演进与人工译者之间的互动关系凸显了机器翻译在历史和文化理解方面的不足。本文应用ChatGPT对ICT文本进行机器翻译,从术语、修辞、文化因素和句法特征的角度分析了译后编辑的重要性,旨在强调人工智能时代人工译者合理介入的必要性。

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。

人工智能时代“机器翻译 + 译后编辑”能源类文本汉译英教学案例建设及实践应用研究

MTI课程教学突出“实践性与实用性”,案例教学是最佳方法之一,而传统的纯人工翻译案例已经无法满足人工智能时代MTI教学及人才培养的需求,有必要建设“机器翻译 + 译后编辑”的教学案例,以服务于翻译教学实践。本文通过分析100个自编能源类文本汉译英教学案例,对比分析机器翻译与人工译后编辑的优劣,总结翻译案例建设经验,并提出相应的教学应用建议,以期培养出适应新时代需求的合格翻译人才。