機器翻譯的語言學(xué)價值與發(fā)展困境

高恂

【摘 要】 機器翻譯是相對人工翻譯而言的依賴于計算機程序的自動化翻譯技術(shù)，自誕生以來為翻譯工作創(chuàng)造了極大便利，也為語言學(xué)的發(fā)展做出不可忽略的貢獻。它對于提升源語言向目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換效率、加速拓展語言學(xué)研究范圍與方向、豐富世界多種語言文字表達方式產(chǎn)生積極效用。反觀機器翻譯目前發(fā)展困境得知：機器翻譯句子、段落等語言單位翻譯不精準(zhǔn);處理內(nèi)涵豐富、充分情緒氛圍的跨文化交際文本束手無策;翻譯結(jié)果靈活性、多樣性匱乏，翻譯結(jié)果單一;語料庫建設(shè)延遲且數(shù)據(jù)規(guī)模有限。因此，機器翻譯技術(shù)仍有待規(guī)范升級，未來語言發(fā)展歷程中要堅信機器翻譯必然是為人類所用的工具，人機交互合作將成為翻譯工作的主流形式。

【關(guān)鍵詞】 機器翻譯;語言學(xué);價值;困境

機器翻譯是計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、語言學(xué)等學(xué)科交叉融合發(fā)展的結(jié)果，是跨學(xué)科研究的成功技術(shù)案例。經(jīng)過幾十年發(fā)展，機器翻譯雖可以交出一份合格的答卷，創(chuàng)造了一定程度的語言學(xué)價值;但迫于機器情感缺失及深度語言規(guī)則不可描述性，機器翻譯仍面臨諸多發(fā)展困境亟待解決。

一、機器翻譯的語言學(xué)價值

機器翻譯已經(jīng)成為語言轉(zhuǎn)譯的重要組成部分，其優(yōu)秀之處不僅在于擴大信息傳播范圍與傳遞效率，也為語言學(xué)本身發(fā)展創(chuàng)造了一定價值。

（一）提升源語言向目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換效率

機器翻譯汲取了人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)能力，形成了高效的語言翻譯方法，面對復(fù)雜海量的語言文本，機器翻譯不會因為復(fù)雜的心理活動而影響翻譯效果和速度，大幅度提升了源語言向目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換的效率。并且，機器翻譯成本相對人工翻譯較低，盡管在翻譯質(zhì)量上有所欠缺，但是權(quán)衡翻譯準(zhǔn)確度、翻譯成本、翻譯效率各因素間的相關(guān)性及影響，一些涉外企業(yè)傾向使用人工智能輔助下的機器翻譯解決諸多場景翻譯問題。語言作為人類交往的關(guān)鍵介質(zhì)，直接承載了個體思想與認知，所以，機器翻譯帶來的源語言向目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換效率提升，很大程度上使語言社會功能中最基本的信息傳遞功能得以增強。

（二）加速拓展語言學(xué)研究范圍與方向

人類社會單一學(xué)科應(yīng)用已經(jīng)難以解決紛繁復(fù)雜的社會現(xiàn)象與學(xué)術(shù)問題，使科學(xué)研究被迫停滯。學(xué)科融合與跨學(xué)科研究解決了此項難題，并成為主流研究方法大范圍推廣應(yīng)用，甚至發(fā)展成為科技進步的主流方向。機器翻譯提升翻譯效率的同時無疑加速了跨學(xué)科研究進程。語言學(xué)研究的對象是人類語言，交叉學(xué)科、跨學(xué)科誕生使人類語言界限得到延展，延展的幅度是無拘束、無限定的，也意味著語言學(xué)研究對象的無限延伸。綜上所述，機器翻譯與語言學(xué)之間存在圖1所示的關(guān)系，機器翻譯一定程度上加速了語言學(xué)研究范圍與方向的拓展。

（三）豐富世界多種語言文字表達方式

當(dāng)今世界語言種類可達幾千余種，但外語人才的學(xué)習(xí)方向大多集中在幾十種常用的語種領(lǐng)域，而小語種專門性人才稀缺，能夠同時掌握多項語言翻譯能力的人才更是少之又少，一般性的交流活動以及不具備聘請人工翻譯的語言交流場景受阻。當(dāng)前社會信息化水平與互聯(lián)網(wǎng)水平已達到前所未有的高度，語言是全球化交流的關(guān)鍵工具，此階段語言交流障礙問題日益尖銳。大規(guī)模科技性資料、中外企業(yè)交流、政府文件都需要高效率地完成翻譯工作，人工智能性質(zhì)的翻譯技術(shù)誕生需求極為迫切。機器翻譯通過設(shè)置語言學(xué)習(xí)算法輕松實現(xiàn)數(shù)十種語言之間的相互轉(zhuǎn)譯，解決世界范圍內(nèi)多項語種之間的翻譯問題，例如，谷歌翻譯軟件相互轉(zhuǎn)換語種可達幾十種。機器翻譯自誕生和技術(shù)不斷更新優(yōu)化以來，一般性質(zhì)的跨語言社交實現(xiàn)了“從無到有”的可能性。如今機器翻譯可以通過手機軟件清除人類交流的“語言障礙”，不同語言應(yīng)用個體可以自由地相互交流。并且機器翻譯已經(jīng)由最初的文字翻譯拓展到圖像識別、語言識別形式的翻譯，通過讀取圖像上的文字即可翻譯相應(yīng)內(nèi)容，識別語音音頻即可呈現(xiàn)翻譯結(jié)果，此為人工智能在機器翻譯領(lǐng)域的橫向拓展。

二、機器翻譯面臨的發(fā)展困境

機器翻譯的諸多語言學(xué)價值成就了其在時代發(fā)展中的一席之地，哲學(xué)思想的兩面性指導(dǎo)我們機器翻譯發(fā)展過程中必然存在弊端與困境，只有切實解決這些問題才能促進機器翻譯的良性可持續(xù)發(fā)展，機器翻譯當(dāng)代發(fā)展面臨的困境分析如下。

（一）各等級語言單位上面臨的困境

翻譯領(lǐng)域?qū)＜覍⒄Z言發(fā)展階段總結(jié)為金字塔形狀，如圖2所示。

圖中由下至上代表了語言分析由淺至深的過程，既能保持語言深層次研究，又能保證精準(zhǔn)度是機器翻譯的長遠性目標(biāo)。各發(fā)展階段中機器翻譯語言單位上面臨的困境如下：

標(biāo)題翻譯障礙。標(biāo)題是文章翻譯的中心思想的高度凝練，翻譯結(jié)果需要發(fā)揮吸引讀者、點明主題功能。但是目前機器翻譯呈現(xiàn)的題目翻譯效果僅能表達基本語句含義，很少考慮語言文化環(huán)境，翻譯效果不盡如人意。

詞語翻譯障礙。一些機器翻譯模型在設(shè)計之初以提高翻譯效率為目的，常常刪減一些使用頻率較低的詞匯，所以機器翻譯面對陌生詞匯無計可施。再如人名、地名、公司名稱等詞匯在詞典中沒有記載，所以缺乏專門性的翻譯規(guī)則。

句子翻譯障礙。句子翻譯是目前機器翻譯的主要單位和表現(xiàn)形式，但是長句子翻譯效果有待提升。即使是翻譯性能優(yōu)異的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型遇到較大量詞數(shù)的句子時翻譯精度一度下滑，機器翻譯常因為語序顛倒導(dǎo)致翻譯結(jié)果出現(xiàn)差錯。

段落與通篇翻譯障礙。段落翻譯、通篇翻譯在句子翻譯的基礎(chǔ)上增加了句子銜接、句子順序、句子關(guān)聯(lián)等多種難度因素，對機器翻譯的難度可想而知，基于統(tǒng)計的翻譯模型取得了良好的長句翻譯能力，但是處理段落性質(zhì)翻譯問題時，也存在指代不當(dāng)，銜接不暢等常見問題。

（二）跨文化交際面臨的困境

翻譯學(xué)科的形成一定程度是為了實現(xiàn)跨文化交際，然而機器翻譯在處理內(nèi)涵豐富的文本、具有一定情緒語境的文本翻譯時面臨困境。

處理內(nèi)涵豐富文本的困境。不同民族造就了差異性語言，民族文化獨特之處造就了豐富的語言文化內(nèi)涵，機器翻譯跨文化交際是對這些民族文化內(nèi)涵進行詮釋。一個具有豐富內(nèi)涵的文本往往包含了這個民族的思維方式、價值認同、禮儀禮節(jié)等內(nèi)容，但是機器翻譯缺乏人類認知差異文化的情感，在源語言向目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換過程中忽視了文化移植這一步驟，甚至自動過濾掉不能翻譯部分，所以機器翻譯跨文化交際容易遺失文化內(nèi)涵，不能重構(gòu)源語言真實含義。

情緒、語境氛圍下的翻譯困境。跨文化交際中，相同句子在不同情緒、語境下展現(xiàn)的含義有所不同。所以，人工翻譯處理跨文化交際翻譯問題時，準(zhǔn)確把握字面意思的同時需要考慮語句處于何種語境，是否存在疑問、暗諷、比喻等情緒，而機器翻譯集成的算法模型尚且無法模擬人腦的這一系列思考過程。例如，“He is a cat”在機器翻譯下只能譯成“她是只貓”，而準(zhǔn)確翻譯結(jié)果為“他陰險狡詐”，這個短句是典型的需要站在跨越文化視角考量，具有豐富的文化知識儲量的翻譯人才才能給出令人滿意的翻譯結(jié)果。再如，“you are the boss”機器翻譯結(jié)果為“你是老板”，但本質(zhì)意義是“你說了算”。

（三）翻譯結(jié)果靈活性、多樣性匱乏

機器翻譯模型往往對同一種文本給出一個最為優(yōu)秀的翻譯結(jié)果，盡管多次輸入相同文本得到的結(jié)果亦是如此。而人工翻譯可以根據(jù)自身知識儲備以及文本情境靈活變換詞語、句式使用方法，能夠基于實際需求給出不同形式的翻譯結(jié)果，且合乎情理，翻譯性能更具靈活性與多樣性。相比之下，機器翻譯結(jié)果在以下方面不理想：機器翻譯難以察覺文本變換的微小差別;針對同一文本難以給出多種譯文結(jié)果;翻譯結(jié)果往往不盡如人意，給出大概意思，言辭組織不夠順暢嚴謹，缺乏創(chuàng)造性;機器翻譯不具備從微觀視角斟酌詞句、從宏觀視角奠定文本基調(diào)的能力;漢語中的成語、俚語、名言警句對于人工翻譯來說一直是一項難題，機器翻譯處理這些翻譯內(nèi)容時能力更為薄弱。

由于機器翻譯結(jié)果優(yōu)劣主要取決于語言專家賦予的語言機制、技術(shù)人員設(shè)計的計算機程序，因此機器翻譯創(chuàng)造性、靈活性、多樣性的提升有賴于智能算法的革新優(yōu)化以及語言程序描述精準(zhǔn)度。目前為止，機器翻譯尚未達到理想的翻譯狀態(tài)，但是足以勝任詞匯以及文本的初步翻譯工作，人工翻譯在半成品的基礎(chǔ)上細細斟酌，解放了大量人工翻譯的時間和精力，機器翻譯即使不單獨工作也可以成為輔助人工翻譯的智能化手段，優(yōu)化翻譯工作的效率。

（四）語料庫建設(shè)延遲且規(guī)模有限

目前為止，機器翻譯領(lǐng)域的語料庫建設(shè)面臨數(shù)據(jù)更新延遲以及規(guī)模有限兩個主要問題。機器翻譯語料庫建設(shè)延遲主要表現(xiàn)在與社會發(fā)展速度的不相適應(yīng)，科學(xué)技術(shù)以及交叉科學(xué)誕生衍生出大量新的專業(yè)術(shù)語，這些專業(yè)術(shù)語需要相應(yīng)領(lǐng)域的專家集中研究商討后進行命名。這些術(shù)語更新到機器翻譯系統(tǒng)具有一定的時間差，造成了語料庫建設(shè)的延遲性，并且基于機器翻譯系統(tǒng)開發(fā)公司能力差異，語料庫更新的延遲性也有所不同。所以，機器翻譯處理新理念、新思想時無計可施，一般采取不譯或者直譯的方式，翻譯工作將產(chǎn)生較大誤差。機器翻譯規(guī)模有限主要體現(xiàn)在使用頻率較低的小語種應(yīng)用上，機器翻譯結(jié)果優(yōu)劣一定程度上取決于語料庫規(guī)模大小、權(quán)威部門統(tǒng)計，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯需要超過1500萬詞條規(guī)模的語料庫作為數(shù)據(jù)支撐，以獲得理想的翻譯效果。但是對于應(yīng)用對象規(guī)模較小的捷克語、塞爾維亞語、瑞典語等小語種而言，難以構(gòu)成如此大規(guī)模的語料庫，自然降低了語料庫建設(shè)的豐富性，削弱了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種先進機器翻譯方法的應(yīng)用效果。種種證據(jù)表示，語料庫自身弊端使機器翻譯面臨質(zhì)量優(yōu)化困境，因此，對于要求嚴格的政府文件翻譯、科技文本翻譯等場合，需要優(yōu)秀的譯后編輯人員對翻譯結(jié)果進行校對與把關(guān)，實現(xiàn)人與科技的相互融合。

三、結(jié)論

本文從機器翻譯在社會發(fā)展中為語言學(xué)創(chuàng)造的價值、面臨的發(fā)展困境兩個層面剖析了機器翻譯的成就與不足，顯而易見，機器翻譯的諸多弊端致使其無法取代人工翻譯。但機器翻譯已經(jīng)成為語言轉(zhuǎn)譯的重要組成部分，亦是大勢所趨。機器翻譯作為人工智能的重要分支在社會信息傳播中不可替代，處理好人與機器間的依存關(guān)系極為關(guān)鍵。要轉(zhuǎn)變與機器翻譯對立的狹隘態(tài)度，使機器翻譯為人類所用，翻譯人員作為審核角色把關(guān)翻譯質(zhì)量，這樣將實現(xiàn)文本翻譯質(zhì)量與效率的雙重提升。

【參考文獻】

[1]劉宇鵬，馬春光，張亞楠.深度遞歸的層次化機器翻譯模型[J].計算機學(xué)報，2017，40（004）：861-871.

[2]高夢璐.語言學(xué)知識在機器翻譯發(fā)展領(lǐng)域的應(yīng)用[J].校園英語，2018（13）：227-228.

[3]戴澤萍.語義理論在機器翻譯研究的應(yīng)用述論[J].中外交流，2019，000（008）：6-7.

[4]埃德溫·根茨勒，祝朝偉.翻譯研究：前學(xué)科，學(xué)科，跨學(xué)科與后學(xué)科[J].英語研究，2019（2）：139-151.

[5]蔡子龍，楊明明，熊德意.基于數(shù)據(jù)增強技術(shù)的神經(jīng)機器翻譯[J].中文信息學(xué)報，2018，32（7）：30-36.

[6]李培蕓，翟煜錦，項青宇，等.基于子詞的句子級別神經(jīng)機器翻譯的譯文質(zhì)量估計方法[J].廈門大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2020，59（2）：159-166.

[7]周春芳.機器翻譯和跨文化交際：發(fā)展，問題及思考[J].湖北經(jīng)濟學(xué)院學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2019，16（11）：114-116.

[8]胡開寶，李翼.機器翻譯特征及其與人工翻譯關(guān)系的研究[J].中國翻譯，2016，037（005）：10-14.