交際翻譯理論指導下谷歌機器翻譯與人工翻譯在石油科技領域的譯文對比研究
——以《石油科技英語翻譯教程》為例

孫陽安潔

（西南石油大學外國語學院 四川 成都 610000）

一

自谷歌翻譯2001年首次上線以來，谷歌翻譯從最初機械的機器翻譯系統逐步發展進步，率先將大數據分析模型應用到機器翻譯中，并于2016年宣布開發谷歌神經機器翻譯系統。近年來，國內外不少學者都將研究目標對準了機器翻譯的發展以及其與人工翻譯之間的對比情況。比如學者斯介生、宋大我與李揚共同發表了題為《大數據背景下的谷歌翻譯——現狀與挑戰》的論文，將谷歌翻譯的實現過程用數學函數的形式加以說明，解釋了谷歌翻譯對大數據統計學的應用。又比如學者Johnson Melvin和Schuster Mike等人在其發表的Google's Multilingual Neural Machine Translation System：Enabling Zero-Shot Translation一文中提出設想，研究在單個神經機器翻譯模型（Neural Machine Translation——NMT）中實現多語種轉換的問題。［1］

二

2006年，谷歌翻譯發布了統計機器翻譯引擎。谷歌翻譯過程不涉及任何語法規則。關于“統計機器翻譯”最直觀的解釋，就是谷歌翻譯并不是直接翻譯語言，其譯文的生成，是基于大數據。這種在大量文本中查找各種范例、基于“最好的表達為出現頻率最高的表達”的模式便被稱為“統計機器翻譯”。［2］由此可見，谷歌翻譯的過程并不是將兩種語言進行解碼轉換的過程，而是查找數據庫進行匹配的過程。相當于谷歌翻譯數據庫越大，可分析的文本越多，翻譯就越準確。［3］

到了2016年9月，谷歌研究團隊宣布開發谷歌神經機器翻譯系統（GNMT），以提高谷歌翻譯的流暢性和準確性，并于11月宣布谷歌翻譯將轉向GNMT。谷歌翻譯的神經機器翻譯系統采用一種大型的、終端對終端的人工神經網絡來實現深度學習。同時，該神經網絡實施更新，所以翻譯內容也會同步優化，最終得到最準確的目標語翻譯。［4］

交際翻譯理論的提出者是英國著名翻譯理論家彼得·紐馬克（Peter Newmark），在其著作《翻譯研究途徑》（Approaches to Translation）中紐馬克首次提出交際翻譯（communicative translation）理論。簡單來說，交際翻譯理論側重點在于目標語讀者，力求將原語材料以目標語國家文化傳統來呈現出來，不再過多地拘泥于詞句或篇章原本的意思。［5］

《石油科技英語翻譯教程》一書由石油工業出版社出版，作者是西南石油大學胥瑾、陳軍和呂旭英老師。該書為非石油類專業尤其是英語專業學生系統學習石油科技英語的指定教材。每章“雙語導讀”以英漢對照形式系統介紹石油工業上中下游各學科的相關知識，是學習石油科技英漢雙語專業表達的權威素材。

石油科技類文獻屬于專業性較強的文本，其中不乏很多專業術語和特殊表達，石油科技類專業性較強的文章中體現出來的特殊表達脫離了原語的字面意思，［6］為了準確傳達其意，需要將其內涵意義翻譯出來才能使文本被人理解。

三

（1）詞語翻譯（選自《石油科技英語翻譯教程》Page 010）

a 英文原文：Bit

教材翻譯：一點點；鉆頭

谷歌翻譯：位；點滴；塊；屑；鉆機；輔幣；

星；鉆子

b 英文原文：Trap

教材翻譯：陷阱；圈閉

谷歌翻譯：陷阱；阱；圈套；陷；牢籠；詭

計；迷魂陣；喙；眼

c 英文原文：Reservoir

教材翻譯：水庫；油氣藏

谷歌翻譯：池；陂

d 英文原文：Christmas tree

教材翻譯：圣誕樹；采油樹

谷歌翻譯：圣誕樹

分析：

教材中出現的幾個示例用以說明石油科技英語中的普通名詞專業化現象。按照交際翻譯理論的宗旨，翻譯此類詞匯時需要將其所代表的石油科技專業含義表達出來以便讀者理解。在示例b和d中，谷歌翻譯沒有將所列詞語在石油科技領域的意思翻出來。示例a，b和d還列出了該詞匯在其他方面的釋義。

（2）短語翻譯（選自《石油科技英語翻譯教程》Page 181）

a 英文原文：LNG terminal

教材翻譯：液化天然氣碼頭

谷歌翻譯：LNG終端

b 英文原文：Refrigerated tanker

教材翻譯：冷凍郵輪

谷歌翻譯：冷藏郵輪

c 英文原文：Industry analysts

教材翻譯：業內分析人士

谷歌翻譯：行業分析師

分析：

a 筆者使用谷歌在線翻譯尋求LNG這一英文單詞的中文釋義，谷歌翻譯將三個字母（LNG）直接呈現出來。就交際翻譯而言，這樣的處理難以使目標語使用者理解到源語言的意思。“terminal”一詞仍然被翻譯為終端。筆者繼續嘗試對包括IOC（International Oil Company）——國際石油公司、EOR（enhanced oil recovery）——提高采收率、MWD（measurements while drilling）——隨鉆測量、BTU（British thermal units）——英熱單位、LDCs（local distribution companies）——配氣公司等在內的大量縮寫詞進行谷歌翻譯，發現有的縮略詞的谷歌翻譯結果為另一個有相同縮略字母的詞組，并沒有出現其他選項；更多的情況是谷歌翻譯無法處理單個的縮寫字母，只能在目標語一欄列出源語言一欄給出的縮寫詞。

b 在這一示例中，如果廣義地理解“冷藏郵輪”和“冷凍郵輪”一詞，則可以認為兩個詞組的翻譯都是可行的。但是如果我們更加嚴格地思考，利用字典搜索“冷凍”和“冷藏”的區別，就會發現：冷凍與冷藏的區別在于冷凍所設置的溫度更低，可達零下18攝氏度，而冷藏一般將溫度保持在1—10攝氏度。原文中的refrigerated tanker一詞出現的句子為“giant multibillion-dollar facilities to superchill natural gas into liquid form at-260°F（-162℃）so it can be shipped by refrigerated tanker（Fig.8.7）”，顯而易見，原文描述的運輸液態天然氣時需要保持的溫度極低，因此該郵輪被稱作“冷藏郵輪”更為準確。雖然用谷歌翻譯的時候沒有將refrigerated tanker一詞放入上下文語境當中，但在教材指導語境的前提下將其翻譯為“冷凍郵輪”的前提下，谷歌翻譯似乎更勝一籌。

c 在此示例中，谷歌翻譯與教材翻譯的差別在于對industry這個單詞的理解，讀者可以將行業分析師理解為分析各行各業的專家。而教材翻譯所提到的業內分析人士則更符合使用習慣且沒有歧義。

（3）段落翻譯（選自《石油科技英語翻譯教程》Page 115）

英文原文：

When a gathering station is located along a main line，often called a trunk line，the crude oil canbe injected into the continuous flow of crude oil as it goes past.If the crude oil is sufficiently different from that flow，the pipeline can be stopped upstream of the gathering station.A volume of crude can be pumped in as a separate batch.The batch is then tracked as it moves down the pipeline and is delivered to separate customers or into segregated tanks at the destination.

教材翻譯：

如果集油站位于干線（常稱為主管道）附近，其中的原油就可以直接泵入主管道內流動的油流中。但如果集油站內的原油與途徑的油流品質差別顯著，就會在集油站上游先將主管道油流截斷，然后泵入該集油站的原油成批輸送。輸送過程中將進行全程追蹤，直至送達目的地的不同客戶或專用油罐。

谷歌翻譯：

當一個采集站位于主線（通常稱為干線）時，原油可以在經過時注入連續的原油流中。如果原油與該流動充分不同，則可以在收集站的上游停止管道。一定體積的原油可以作為單獨的批次泵入。然后在向下移動管道時跟蹤批次，并將其交付給單獨的客戶或到達目的地的隔離罐。

分析：

a 谷歌翻譯無法完美識別專業詞匯

正如（1）詞語翻譯中所展示出來的問題一樣，在專業詞匯處理上的缺憾仍然體現在段落翻譯中。

b 谷歌翻譯在邏輯詞的選用上有所欠缺

示例句的英文使用了if從句，設定了兩種情況下對主管道中油流的處理，兩種情況條件不同，加上具有轉折意義的詞匯“但”會比較符合中文的行文習慣。而谷歌翻譯忽略了這一點。

c 谷歌翻譯無法正確處理主動句和被動句的使用

中英文語言在主語的選擇上有很大的不同，這體現在英文常用到被動句而中文常用到主動句。稍有不慎則容易出現邏輯主語不清晰的情況。在原文中說到“the pipeline can be stopped upstream of the gathering station”，很明顯這是一個以the pipeline（主管道）為主語的被動句，但該句子前面的一段話的邏輯主語為gathering station（集油站），因此這里最好處理成被動句。

d 在語言的選擇上，谷歌翻譯不能做到自然順暢

對谷歌翻譯譯文稍加品讀就會發現這段話有很多表意不明的地方，比如“跟蹤批次”、“到達目的地的隔離罐”，等。

四

通過在詞語、短語以及段落三個方面分別對谷歌翻譯和人工翻譯進行譯文結果對比，發現了谷歌翻譯存在的多個不足之處，具體可以總結為以下幾點：

a.谷歌翻譯無法識別某個單詞在特定專業領域的專業含意；

b.谷歌翻譯無法直接翻譯縮寫詞所代表的含意；

c.谷歌翻譯無法聯系語境，對詞組進行更符合日常表達的搭配；

d.谷歌翻譯無法在沒有邏輯詞的情況下調整句子、段落以及篇章的邏輯關系；

e.谷歌翻譯無法準確地造出通順連貫的句子。

其實，關于機器翻譯是否會取代人工翻譯這一討論已經成為近幾年的一個熱點話題。筆者卻認為機器翻譯和人工翻譯不是對手，而是彼此的助手。機器翻譯的優點是能即時識別長篇幅的文本，并同時將其大意翻譯出來。［7］而對細節部分的雕琢便可交給人工翻譯。這樣不僅能為翻譯工作者節省大量的時間，解決大部分繁瑣的翻譯工作，還能保證整個譯文的質量。［8］機器翻譯和人工翻譯相結合，只有好處，沒有壞處。至于機器翻譯取代人工翻譯的問題，則要看機器翻譯在未來的某一天能否發展到可以完全獨立自主地還原一段反映了原作者精神世界、需要情感創作的作品中的情感，并成功讓所有讀者都感同身受，有所領略。［9］