ChatGPT译文质量的评估与提升——以陶瓷类文本汉英翻译为例

以淄博陶瓷琉璃博物馆中英介绍文本为语料,以ChatGPT译文为研究对象,比较该语言处理模型作为机器翻译工具与其他3种机器翻译软件的翻译性能和译文质量。采用BLEU值和TER值自动评估方法对译文质量进行综合评估,结果显示,ChatGPT在陶瓷类文本汉英翻译中表现良好。对比分析人工编写提示语和优化后自动生成的机翻提示语对译文质量的影响,总结可在陶瓷类文本汉英翻译领域中应用的优秀提示语,供译者在翻译实践中参考和使用。研究发现,ChatGPT优化后的自动生成提示语比传统的人工编写提示语更适用于陶瓷类文本英译,译文质量更高,可以为译后编辑提供更好的文本处理基础,有效助力中华优秀传统文化对外传播。

篇章约束的译文质量评估模型

提出一种新的篇章约束辅助的译文质量评估模型,不依赖参考译文,为源文篇章中的每条句子的译文进行打分。首先从句子级别的语义表示和词级别的指代特征的角度建模源文和译文上下文之间的差异,然后设计额外的损失函数,使得模型在预测分数的同时,尽可能地约束两者之间的差异。实验结果表明,所提方法能有效提高译文质量评估的性能,在Pearson相关系数上较基线系统最高可提升6.68个百分点。

口译实践中译文质量与语块运用的关系

本文结合已有学者以学生译员或职业译员为实验对象进行的实证研究,总结并分析已有研究中汉英和英汉口译实践所使用的语块数量和类型对译文质量的影响。结果表明,积累不同类型的正确语块对于提升口译质量具有重要意义,但语块的不断积累并不总能促进口译质量的提升,语块的使用也会阻碍口译水平的持续提高。职业译员使用大量语块且选择稳定,学生译员和口译初学者则语块意识较弱,对译文产出的监控意识和能力也较薄弱,因此培养和增强语块意识、加强语块类型训练是提高译员口译能力的重要手段。本文旨在为口译学习者提供帮助,为日后开展有关实证研究提供参考。

译后编辑次数与译文质量的关系研究——一项基于Translog的实验

人工智能的快速发展让机器翻译成为语言行业的重要辅助工具。随着研究工具的更新,越来越多的学者开展了译后编辑相关研究,但这些研究较多关注人工翻译与译后编辑的质量对比,鲜有学者研究译后编辑次数与译文质量之间的关系。基于此,本文使用键盘记录软件Translog和EV录屏软件,记录被试的总击键次数,采用简单线性回归模型进行数据分析,探究译后编辑次数与译文质量之间的关系。实验结果显示,译后编辑次数与译文质量之间不存在相关性。

多特征融合的句子级译文质量估计方法

与传统的机器译文评价方法不同,译文质量估计技术旨在无参考译文的情况下对机器译文质量进行评价.针对目前流行的基于深度学习的译文质量估计方法因数据匮乏和模型限制导致所提取的深度学习特征不充分的现状,提出一种多特征融合的方法.该方法将词预测特征、语境化词嵌入特征、依存句法特征和基线特征等从不同模型中提取到的特征分别输入到基于循环神经网络的下游模型中,进一步学习后采用不同的特征融合方式进行融合,以此来提高译文质量估计的准确性.通过对比实验表明,本文所提出的多特征融合策略相比于单个特征能更好地对双语信息进行表达,且进一步提高了译文质量估计的皮尔逊相关系数等评价指标.

利用依存句法关系改进神经译文质量估计

译文质量估计技术是指在无参考译文的情况下对机器译文进行评价的方法。近年来,深度学习技术取得了重大突破,融合深度学习技术的神经译文质量估计方法逐渐取代了传统的译文质量估计方法成为主流。神经译文质量估计模型具有一定的隐式学习源语言句法结构的能力,但无法从语言学的角度有效地捕捉句子内部的句法关系。该文提出了一种将源语句的句法关系信息显式融入神经译文质量估计的方法,在源语言的依存句法关系和译文质量之间建立联系。实验结果表明,该文提出的句法关系特征能够提高译文质量估计模型的准确性。同时还提取了多个层面的语言学特征,在不同的网络模型中进行融合,并从多个角度分析了不同特征所起到的效果。最后使用集成学习算法,将多个有效模型进行融合,获得了最佳性能。

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。

一种面向口语的译文质量自动评价方法

译文质量的自动评价对机器翻译研究具有十分重要的意义。但现有方法主要是针对书面语翻译 ,没有考虑到口语翻译的特征。因此 ,本文提出了一种面向口语的新型的自动评价方法 ,通过定义信息段、标注权重和设计多种匹配策略等方法 ,使自动评价结果与人工打分更为接近 ,同时也提高了评价过程对不同输出译文的适应能力。各项实验表明 ,该算法对译文质量变化具有较高的敏感度 。

大规模无参考译文质量自动评测技术的研究

传统的译文质量自动评测方法主要针对机器自动翻译结果并通过与参考译文的对比实现译文质量的评估。提出一种大规模无参考译文质量自动评测方法,该方法可以在无参考译文的情况下,从正确性、流畅性和忠实度等方面对人工译文进行质量检查并标注可能的错误点,即利用语言规则实现正确性的判断,利用语言模型实现流畅性的判断,利用词对齐结果和词典信息实现忠实度的判断。基于该方法实现的译文质量辅助检查系统在国家知识产权局百万专利翻译项目中的应用效果表明,使用该系统的测试组较未使用该系统的测试组的平均译文质量和终稿完成效率均有明显提升。

译者的认知能力与译文质量

翻译就是意义从源语到目的语的再现。而意义的形成与人的认知关系密切。从认知语言学的角度来研究翻译逐年增多,还形成了认知语言学的翻译观,但从译者的认知能力来探讨译文质量的研究还不多。文章从认知视角、认知结构和认识逻辑三个角度,结合具体的例子分析,认为译者的双语语言文化认知能力和逻辑能力对译文质量产生直接影响,决定译文质量。

视译过程中认知负荷与译文质量相关性研究——以汉语逻辑连词英译为例

视译过程研究包括认知负荷研究与视译输出质量研究。现有研究多从句法复杂性出发,分析视译过程中认知负荷与译文输出质量的相关性,认为原文阅读中的认知负荷与译文质量不直接相关,译文产出中的认知负荷与译文质量呈负相关,但少有研究以逻辑连词为研究对象探究视译过程中原文认知负荷与译文输出质量的关系。译文输出质量由输出过程质量(即译文产出认知负荷)与译文质量两部分组成。本研究以"译文发布的流利度"评判译文产出认知负荷,将"语言表达准确度、信息忠实度"作为译文质量评判指标,要求5位专任翻译课程教师根据美国翻译协会(ATA)的"错误评分法方式"对译文进行评分,探求逻辑连词对视译质量的影响以及视译过程中认知负荷与译文质量之间的关系。本文得出以下结论:(1)含有逻辑连词的句子译文准确度低于不含有逻辑连词的句子,主要表现在转折逻辑连词"虽然……但是"的误译上;(2)原文阅读中认知负荷与译文质量间无明显相关性,译文产出中的认知负荷与译文质量之间存在正相关关系,此研究结果与前人的研究结果不完全一致。这为翻译过程研究提供了新视角,也对提升译者视译训练效率有一定的启发。

框架语义学与译文质量评估

Fillmore提出的框架语义学是认知语义学的支柱理论之一,该理论认为:对任何一个概念的理解必然会激发一整套相关经验概念,包括它的隐含意义和社会文化意义。框架语义学试图从认知科学的角度破解人类识解语义的"黑匣子",为了我们了解分析语义的产生,识解、转移提供了强有力的工具。翻译研究与语义学紧密相关,本文试图从框架语义学的角度分析译文质量,希望推动认知语言学在翻译中的运用。

语境意识与译文质量——CET4考生英译汉试卷评析

借助语篇语言学关于语境的相关理论,以CET4英译汉考题为例,分析了考生在翻译过程中容易出现的问题极其成因。在英汉语 言水平大致相当的情况下,译文质量的高低在很大程度上取决于考生是否把原文看作一个整体,取决于是否具有较强的语境意识。加强 学生的语境意识能有效地提高译文质量。

论保障译文质量的途径

近些年来,有关词典编撰和语料库同翻译之间关系的研究以及翻译评估手段的研究正逐渐成为译界讨论的热点。然而,关于译者如何在实际翻译过程中最大限度地确保译文质量的研究却很少有人进行过系统的探讨。鉴于此,本文作者根据个人的翻译实践体会,拟提出确保译文质量的五大途径,这其中,译者的双语语感能力和转换能力是保证译文质量的关键,而查阅词典、求教于专家和译语读者以及求证于语料库则是翻译过程中不可或缺的辅助途径。

浅谈计算机辅助翻译工具对译文质量的优化作用

随着中国国际影响力的逐年提升,中国与海外各国在众多领域都开展了交流合作,同时也促进了翻译行业的蓬勃发展,使其从"纸笔时代"迈向"信息化时代",然而,处在转型期的翻译行业带给译员前所未有的挑战,译员为了在规定时间内完成任务,在追求速度的同时很容易疏忽译文质量,导致翻译产品中的错误比比皆是,影响了公司的经济效益。随着现代翻译的迅猛发展,业界普遍认识到计算机辅助翻译(CAT)工具在现阶段翻译实践中有其独特的优势。该文旨在总结翻译实践中影响译文质量的常见因素,并提出如何利用计算机辅助翻译工具规避明显的译文错误,在提高译员工作效率的同时,改进译文的质量。

框架语义下的译文质量评价研究——以《天净沙·秋思》的英译文为例

框架语义学对理解原语文本、构建译文和评价译文质量都有很好的借鉴作用。本文从框架对等的角度评价《天净沙·秋思》的五个版本的英文译文,通过分析译文中框架元素的增减、更换和框架视角的转换来判断是否存在漏译误译等问题,从而评价译文质量的高低。

融合BERT语境词向量的译文质量估计方法研究

蕴含语义、句法和上下文信息的语境词向量作为一种动态的预训练词向量,在自然语言处理的下游任务中有着广泛应用。然而,在机器译文质量估计中,没有相关研究工作涉及语境词向量。该文提出利用堆叠双向长短时记忆网络将BERT语境词向量引入神经译文质量估计中,并通过网络并联的方式与传统的译文质量向量相融合。在CWMT18译文质量估计评测任务数据集上的实验结果表明,融合中上层的BERT语境词向量均显著提高了译文质量估计与人工评价的相关性,并且当对BERT语境词向量的最后4层表示平均池化后引入译文质量估计中对系统性能的提高幅度最大。实验分析进一步揭示了融合语境词向量的方法能利用译文的流利度特征来提高翻译质量估计的效果。

语境意识与英译汉译文质量——CET4考生英译汉试卷评析

本文借助语篇语言学关于语境的理论,以CET4英译汉考题为例,分析了考生在翻译过程中容易出现的问题及其成因。分析表明:在英汉语言水平大致相当的情况下,译文质量的高低在很大程度上取决于考生是否把原文看作一个整体,取决于是否具有较强的语境意识。加强学生的语境意识能有效地提高译文质量。

MTI翻译工作坊译文质量保障研究

当今各国相互依存共融程度越来越大,已成为你中有我我中有你的命运共同体。文化作为民族的象征存在于人类活动的各个方面,一个民族的文化融于它的语言中。在世界语言使用范围内汉语和英语的使用率位居前列,两种语言的交流和转换就得到了简单的翻译。信息技术的飞速发展给翻译活动和翻译产业化带来了巨大变革,也为更高层次的翻译研究提供了机会。该文作者结合“MTI翻译工作坊”的实践经验,简要介绍了“翻译工作坊”的由来和发展,提出了翻译中保证翻译质量的方法,最后总结了翻译实践中存在的问题和解决方案,旨在为语言学习者和翻译人员提供参考。