语篇衔接分析对译文评价的启示——以《游子吟》及其英译文的衔接功能分析为例

本文以系统功能语言学下的语篇衔接理论为基础,对《游子吟》原文及其四种译文的语篇衔接功能进行对比分析,以此来评价不同译文的得失,探讨语篇衔接功能分析对译文评价的指导作用。

基于互评的学生译文评价体系初探

学生互评是翻译教学中常用的一种评价手段,为实现有效的学生互评需要制定合理的评价标准及施行方案。本文首先基于翻译能力模式提出可用于互评的学生译文评价标准,并且构建了学生互评的整体流程,最后以线上学生互评为例说明了该评价体系的施行方案。本文在提高翻译教学中对学生译文互评的认识及具体操作的有效性方面具有一定的意义。

基于多元信息融合的神经机器译文自动评价方法

机器译文自动评价对推动机器翻译发展和应用有着重要作用。最新的神经机器译文自动评价方法使用预训练语境词向量提取深层语义特征,并将它们直接拼接输入多层神经网络预测译文质量,其中直接拼接操作容易导致特征间缺乏深入融合,而逐层抽象进行预测时容易丢失细粒度准确匹配信息。针对以上问题,该文提出将中期信息融合方法和后期信息融合方法引入译文自动评价,使用拥抱融合对不同特征进行交互中期融合,基于细粒度准确匹配的句移距离和句级余弦相似度进行后期融合。在WMT’21 Metrics Task基准数据集上的实验结果表明,提出的方法能有效提高其与人工评价的相关性,达到与参加评测最优系统的可比性能。

融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法

机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合分层注意力和内部注意力提取源语言句子与机器译文、机器译文与人工参考译文以及源语言句子与人工参考译文之间的差异特征,并将其融入基于Bi-LSTM神经译文自动评价方法中。在WMT 19译文自动评价数据集上的实验结果表明,融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法显著提高了其与人工评价的相关性。

基于ListMLE排序学习方法的机器译文自动评价研究

机器翻译译文质量的自动评价是推动机器翻译技术快速发展的一条重要途径。该文提出了基于List-MLE排序学习方法的译文自动评价方法。在此基础上,探讨引入刻画译文流利度和忠实度的特征,来进一步提高译文自动评价结果和人工评价结果的一致性。实验结果表明,在评价WMT11德英任务和IWSLT08BTEC CEASR任务上的多个翻译系统的输出译文质量时,该文提出的方法预测准确率高于BLEU尺度和基于RankSVM的译文评价方法。

自动评价机器翻译译文质量的一种方法

针对机器翻译译文质量的评价存在人工评价成本高 ,可重用性差的问题 ,提出了采用BLEU方法代替人工评价 .分析了BLEU方法对汉语译文评价的效果 .根据汉语的特点 ,做了汉字模型和词模型的评价实验 ,比较了人工评价和BLEU方法评价效果 ,结果表明 ,基于BLEU的词模型的性能好于汉字模型 .

模糊数学评价译文的再探讨

作者从理论上潜心研究用模糊统计方法评价科技译文的可行性,本文演试其实验过程并再次得出可行的结论。

译文评价标准新探索

本文作者研究了各种翻译标准后 ,发现有一类过于抽象 ,另一类过于量化 ,因此本文探讨并建立了一个实用性较强的译文评价标准系统。

机器译文自动评价中基于IHMM的近义词匹配方法研究

机器译文的自动评价推动着机器翻译技术的快速发展与应用,在其研究中的一个关键问题是如何自动的识别并匹配机器译文与人工参考译文之间的近义词。该文探索以源语言句子作为桥梁,利用间接隐马尔可夫模型(IHMM)来对齐机器译文与人工参考译文,匹配两者之间的近义词,提高自动评价方法与人工评价方法的相关性。在LDC2006T04语料和WMT数据集上的实验结果表明,该方法与人工评价的系统级别相关性和句子级别相关性不仅一致的优于在机器翻译中广泛使用的BLEU、NIST和TER方法,而且优于使用词根信息和同义词典进行近义词匹配的METEOR方法。

译文质量评价的参数

翻译是有文本参照的一种跨语言、跨文化的交际活动,是始终贯穿着人类思维的一种认知与推理过程,其目的是在不断追求意义的趋同。翻译的本质为译文质量评价提供了语言、实体、思维等参数。准确界定影响译文质量的参数至关重要,这会给译文质量评估提供科学、理性的理据,以及客观、准确的评价参数,为译文质量评估模式的重新构建打好坚实的基础。

利用Markov网络抽取复述增强机器译文自动评价方法

在机器译文自动评价中,匹配具有相同语义、不同表达方式的词或短语是其中一个很大的挑战。许多研究工作提出从双语平行语料或可比语料中抽取复述来增强机器译文和人工译文的匹配。然而双语平行语料或可比语料不仅构建成本高,而且对少数语言对难以大量获取。我们提出通过构建词的Markov网络,从目标语言的单语文本中抽取复述的方法,并利用该复述提高机器译文自动评价方法与人工评价方法的相关性。在WMT14 Metrics task上的实验结果表明,我们从单语文本中提取复述方法的性能与从双语平行语料中提取复述方法的性能具有很强的可比性。因此,该文提出的方法可在保证复述质量的同时,降低复述抽取的成本。

引入源端信息的机器译文自动评价方法研究

机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法:从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT’19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。

机器翻译自动评价中领域知识复述抽取研究

针对通用领域语料中抽取的复述在特定领域机器译文自动评价任务的应用中容易出现复述匹配偏差的问题,提出采用抽取与测试领域相关的复述来提高机器译文自动评价的方法。首先将通用单语训练语料进行聚类,并利用改进的M-L方法过滤,得到特定领域训练语料,然后在训练语料中利用Markov网络模型,抽取特定领域复述表,最后将此复述表应用在机器译文自动评价中,以提高同义词和近义词的匹配精度。在WMT’14 Metrics task和WMT’15 Metrics task数据集上的实验结果表明,利用领域知识抽取的复述能够增加自动评价方法METEOR和TER与人工评价的相关性。

翻译与语篇对等——以一则广告为例

本文的目的,是检验以功能语言学为基础的语域分析法是否可以用于译文质量评估之中。本文以一则美容广告的汉译为例,展示了语域分析法中的话语模式变量在译文评价中的具体运用。首先介绍话语模式变量的要素及其与文本语篇功能之间的关系,然后以原文和译文的各种主位选择为着眼点,详细分析了译文与原文在这方面的异同,指出了影响译文语篇对等的因素。文章最后说明了语域分析在译文评价中的理论价值和实践意义。

用模糊数学评价译文的进一步探讨

现代科学发展的一个突出特点就是各门学科之间的相互渗透和彼此补充,并在不同学科的结合点上产生新的研究方向和研究方法。翻译学的创建就是现代科学发展趋势的一个例证。翻译学从语言学、文艺学、交际学、符号学、人类文化学、思维科学、应用数学和计算机科学等社会科学与自然科学的角度,对翻译进行多层次、多角度、全方位、立体化的研究和探讨,形成一门综合性、交叉性的研究翻译的新的边缘学科。近年来,这类跨学科的研究方兴未艾。

新的思路 新的方法——评介范守义教授的几篇翻译研究论文

本文扼要地记叙了外交学院中年翻译理论家范守义教授关于翻译方面新的思想方法。

《一个中国的原则与台湾问题白皮书》英语译文值得推敲

本文以台湾问题白皮书官方英语译文中所犯的错误为例,说明在翻译中应当理解每一个句子、短语和词的真实含义以及它在上下文中所起的作用,善于发现和解决疑点,避免难以理解的逐字翻译。

《围城》第一章英译文批评与赏析

《围城》是钱钟书先生的著名小说,有新《儒林外史》之称。《围城》的英译本由珍妮·凯利(Jeanne Kelly)和茅国权(Nathan K.Mao)合译,该译本一问世,褒贬不一。本文从原文分析、译文分析、原文与译文对比分析和评价译文质量四个方面对《围城》英译本第一章进行赏析,分别指出译文的优点与不足,并对不足之处提出修改建议。

由一则名言的翻译看语境对译文选择的双重制约性

由一则名言的翻译看语境对译文选择的双重制约性刘全福语境（ｃｏｎｔｅｘｔ）这一概念蕴涵了两个方面的复杂内容：狭义地看，它主要指各语言成分之间微观和宏观的搭配结构及上下文关系，即“语言环境”（ｖｅｒｂａｌｃｏｎｔｅｘｔ），或称“共文”（ｃｏ－ｔｅｘｔ）现...

翻译错误研究:问题与对策

翻译错误是与翻译活动相伴相随的“副产品”,是反映翻译活动特点规律的“一扇窗户”,研究翻译错误现象具有跨学科意义。由于受译学偏重宏观理论、文学典籍翻译及与后现代话语共生等传统的影响,翻译错误研究长期陷入“有实而无名”的困境,导致学科发育不良,知识生产碎片化。翻译错误研究的主要问题集中在学科自觉、“翻译错误”概念认识、语料库构建、认知维度实证探索等四个方面。本文分析了以上问题并提出了相应建议,指出克服这四个问题是翻译错误研究未来重要的发展方向与增长空间。