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。

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。

人工智能背景下汉译英译前编辑策略探究

机器翻译研究涉及计算机科学、语言学、统计学、数学等多个领域,具有跨学科性。在人工智能迅速发展的背景下,加强译前对源文本的处理是减少译后编辑处理时间的关键。译前编辑策略的选取应当基于对词汇、句子、语言外因素的考量,提高机器翻译的识别度,进而提高译文质量。当前,“译前编辑+机器翻译+译后编辑”是较为理想的人机互动翻译模式。

医学文献机器翻译的常见错误及译前编辑途径探索——以谷歌翻译为例

机器翻译在目前的翻译实践中得到越来越广泛的运用,但机器翻译在对专业性较强的医学文献进行英译时,仍然存在一些常见错误。本文以谷歌翻译为例,归纳了在翻译医学文献过程中常见的错误类型,如选词错误、译文缺失、语序错误等,并提出了统一术语、显化关系、调整语序、清洗语料等对应的译前编辑方法,以期提升医学文献机器翻译的质量。

汉英机器翻译中的译前编辑研究

在人工智能广泛运用的时代,以“机器翻译+译后编辑”(MTPE)为代表的人机合译模式已成为机器翻译的主流运行方式。但对于一些特殊文体、或者文本差异较大的情况,机译效果往往不佳,增加译后编辑工作量,降低整体翻译效率。本文提出:机器译文质量的提升可以借助译前编辑来进行控制。以汉英翻译为例,译前编辑包括文体编辑、语法编辑及语义编辑。经过译前处理后的机器译文在语义上更加贴合汉语原文的意义内涵,在语言形式上也更符合英语的表达习惯。

人机交互理念下机器翻译译前编辑教学探索

大语言模型对翻译的处理能力日渐增强,翻译教学不应忽视这一技术的应用。基于受控汉语规则,进行译前编辑模块教学,详细分析学生对具体受控汉语规则的应用情况与原因,考查学生是否能够通过译前编辑提升机器翻译质量。90%以上的学生对译前编辑持积极态度,但只有部分学生能够有效进行译前编辑。学生汉语编辑能力不足是受其长期形成的汉语思维与表达习惯影响。在今后翻译与译前编辑教学中,应重视汉英语言对比、特定体裁的风格对比,重视受控语言规则的应用。

基于机器翻译的人机交互译前编辑模式研究

译前编辑是提高机器翻译质量的重要途径之一,也是人机交互翻译的重要表现。本研究从《欧盟GMP/GDP法规汇编》中选取案例作为分析对象,通过对比后选用谷歌翻译平台,对未经和经过译前编辑的机译文本进行对比分析,提出在词级和句级层面的译前编辑方法,以期提高人机交互译前编辑模式下机译译文质量。

新闻导语翻译的译前编辑模式研究

基于中英新闻导语在消息来源位置、导语长度和撰写方式的差异,提出调整消息来源位置、调整导语要素顺序、提前翻译术语和运用解释性翻译四种译前编辑方法。这不仅丰富了译前编辑研究方法,而且有助于机器翻译软件更好地理解源文本,从而提高机器翻译新闻导语译文质量和效率。

人机合作翻译中的译前编辑与译后编辑

本文从人机合作翻译模式的角度出发,探讨了译前编辑与译后编辑的概念内涵,以当下常用的翻译软件使用案例展示了译前编辑、译后编辑以及二者相结合的方式在翻译实践中的具体运用。在未来人工智能时代的翻译中,人类不应排斥机器翻译,而是应尊重技术并充分利用技术优势为翻译服务。

译前编辑与译后编辑分别使用机器翻译的对比——以英国诺里奇市城堡博物馆的荷兰画作简介的翻译为例

以英国诺里奇市城堡博物馆网站的荷兰画作简介为例,使用当下网民最常用的网络在线翻译工具之一"Google翻译"来对博物馆的精品画作馆藏介绍进行翻译。主要通过译前编辑使用"Google翻译"与译后编辑使用"Google翻译",对两种不同的翻译方式所产生的译文效果、翻译过程中所产生的问题,以及完成翻译所需要耗费的时长进行对比与分析,寻找尽可能高效及优质的方法翻译源语文本;同时,发现并提出在线翻译工具需要改进的方面。

谷歌翻译汉译英的译前编辑——以北京中医药信息网新闻稿的英译为例

在机器翻译辅助人工翻译的过程中,译前编辑是提高翻译效率的有效途径之一。该文以北京中医药信息网的中文新闻稿为材料,旨在通过对比分析译前编辑前后谷歌翻译的译文质量,提出机器翻译译前编辑的有效方法。该文的分析结果表明,译前编辑能显著地提高机器翻译的译文质量,有效的译前编辑方法包括补充、省略、调整语序等。

机器翻译过程中词汇层面的译前编辑方法

对机器翻译过程中译前编辑的有效性缺乏客观评价的问题进行研究,提出了基于词汇层面的译前编辑方法。以Google在线翻译为工具,采用双语评估替换方法(Bilingual Evaluation Understudy,BLEU),测量译前编辑之前与之后的机器翻译结果与参考译文的相似度。对比结果表明,词汇的增补、删减、替代和术语提前等译前编辑方法能够提高机器英汉翻译译文质量。

浅谈机器翻译中译前编辑的应用

机器翻译自上个世纪发展至今,技术越来越成熟,但人工介入在翻译过程中的作用依然无法忽略。机器翻译过程中,要求译者以机器翻译为辅助,通过多种编辑方法,进行编辑介入,提高翻译质量及效率。这一介入可发生在机器翻译过程之前、之中及之后,对应编辑模式为译前编辑、交互性编辑、译后编辑,目前对于机器翻译编辑的讨论和研究多集中于译后编辑,但实际操作中译后编辑有其局限性,离不开其他编辑方式的辅助,因此,本文以Google Translate为机器翻译引擎,试讨论如何使用译前编辑对介入产出译文。

机器翻译中的译前编辑翻译技巧——以Google汉译英《边城》为例

随着全球语言服务行业的兴起,机器翻译在翻译领域中的作用日益凸显.人机合译的方式让翻译效率大幅提升,译前编辑和译后编辑有助于减少机器翻译的错误,提高译文质量.该文从译前编辑在文学文本中应用的角度,总结了机器翻译常出现的问题以及在翻译前针对这些问题采用相应的策略.中文文学文本题材丰富,语言形式多种多样,译前编辑模式能提高机器产出的质量,减少译后编辑的工作量,进一步提高译者效率.

译前编辑对高职学生使用机器辅助翻译中的重要性研究

随着时代的发展,智能化时代的到来,越来越多人都使用机器翻译来辅助自己的翻译,高职学习也不例外。但是机器辅助翻译翻译简单的句子效果还可以,一些比较特殊的句子,翻译效果就没那么好了,因此在机器辅助翻译前,进行译前编辑,会比较重要,本文主要对译前编辑对高职学生使用机器辅助翻译中的重要性进行研究。在机器翻译飞速发展的同时,也遇到了很多难题,在目前的技术条件下翻译的质量还不能够达到人们的期望的程度,想让机器让人类一样去理解和分析语言还远不能行。

通过译前编辑控制机器翻译质量——以谷歌翻译和有道翻译译文为例

翻译质量是译文的重要评判标准,因此控制翻译质量对于译者来说是必不可少的一环。随着时代发展,机器翻译越来越受人们关注,它不仅能为专业译者提供一些参考,同时也可以为不具备双语转换能力的普通人提供翻译途径。本文基于对两款知名翻译软件的翻译测试,试比较它们产出的译文之间有何不同,以及其与人工翻译之间的差距。同时,本文也尝试通过译前编辑来提升译文质量,以期达到机器翻译质量控制的目标。

机器翻译汉译英的译前编辑——以谷歌翻译江苏省气象局网站新闻稿为例

随着翻译需求量的增加,机器翻译对于翻译效率的提升作用日益凸显,但是由于其固有的局限性,机器翻译的译文质量并不能得到保证。译前编辑及译后编辑能显著提高机器翻译译文的质量。本文以江苏省气象局官方网站新闻稿为例,通过对比分析谷歌翻译在译前编辑前后的译文,探索译前编辑的有效方法。分析结果表明,译前编辑对提升机器翻译译文的质量有着重要作用,译前编辑的方法包括补充隐含主语、补充动词、消除文化差异等。

译前编辑和机器翻译研究综述(1990—2023)

译前编辑和译后编辑是机器翻译活动中的重要组成部分,但是目前并没有针对译前编辑和机器翻译研究的梳理和总结。鉴于此,文章梳理了1990—2023年Web of Science的核心数据库、Semantic Scholar、Scopus和BITRA四个数据库中关于译前编辑和机器翻译的研究,并首次区分了译前编辑和控制语言。结果显示,译前编辑和机器翻译研究的焦点为文本类型、译后编辑效率、机器翻译系统和翻译质量评估。基于此,本文提出了未来可能的四个研究方向。

法治新闻机器英译的译前和译后编辑研究——基于自建语料库

法治新闻的英译传播对我国法治国家形象“自塑”具有重要价值。机器翻译在人工成本、速度等方面具有突出优势,但目前仍与高质量人工译文有较大差距。本文将采用定量研究和定性研究方法,利用自建语料库探讨词汇丰富度、可读性、受动主语和汉语中的零形回指来探讨译前和译后编辑工作需面对的问题,并提出相应对策。

机器翻译的译前与译后编辑在科技文本翻译中的探究

随着社会对科技文本高负荷的翻译需求和应用型翻译人才培养需要,基于大数据的互联网翻译成为机器翻译技术实用化的突破口。本研究以非英语专业的大二学生三组共30人为对象,以科技文章中的中文译文为测试原材料,采用互联网大数据机器翻译和BLAST平行语料分析软件,整合翻译专业教师评价和语言错误分析两种评估模式,考察译前和译后编辑加工在提升双语文本信息转换质量方面的作用,探索人助机译的翻译教学路径。结果表明,在科技文本翻译过程中,增加译前与译后编辑指导的互联网机器翻译完成质量优于传统人工翻译,同时也优于仅在机器翻译后进行编辑加工的翻译任务。