機器翻譯的譯后編輯策略探究

虞洋 李立欣

一、 引言

機器翻譯(Machine Translation，簡稱MT）就是利用計算機實現(xiàn)從一種自然語言文本到另一種或多種自然語言文本的翻譯。 近年來，隨著人工智能的不斷發(fā)展，機器譯文的準(zhǔn)確率、流暢度大幅提升，許多翻譯軟件廣泛應(yīng)用于翻譯活動之中，如Google 翻譯、網(wǎng)易翻譯、百度翻譯等。 其中最具代表性的是Google 翻譯。“Google”作為全球范圍內(nèi)使用最頻繁、影響力最大的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎，其在線翻譯工具“Google Translate”也是自動翻譯領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)先者。 2016 年，Google 推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯系統(tǒng)，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與機器翻譯系統(tǒng)相融合，將機器翻譯發(fā)展推向新階段。 其優(yōu)點是，基于龐大的語料庫和自然語言規(guī)則，機器譯文能夠最大限度地接近人工譯文，從而大大提高翻譯工作的效率。但其不足之處在于，對于較為復(fù)雜的語言現(xiàn)象，機器翻譯難以進行正確的分析處理。 然而越來越多的學(xué)生、譯員在一定程度上過分依賴機器翻譯。 如一些非語言專業(yè)的學(xué)生，有時將機器翻譯的譯文初稿直接應(yīng)用于學(xué)術(shù)場合，致使譯文的質(zhì)量受到較大的影響。 因此，如何通過譯后編輯來提高譯文質(zhì)量，是使用機器翻譯所面臨的主要問題之一。 文章將以Google 在線翻譯工具所提供的譯文為研究對象，就漢譯英時機器翻譯出現(xiàn)的各類錯誤，從詞匯、句法和語篇三個層面探討譯后編輯策略。

二、 機器譯文存在的主要問題

機器翻譯一直是眾學(xué)者熱衷的研究對象。 近年來，有學(xué)者開始轉(zhuǎn)向研究機器翻譯的誤譯類型。 例如，李梅、朱錫明(2013）通過對比分析10 萬個英漢翻譯句對的機器譯文和人工標(biāo)準(zhǔn)譯文，將機譯典型錯誤分為詞匯、句法和其他三類。 崔啟亮、李聞(2015）則探討了機翻譯文文字層面的漏譯和多譯的錯誤類型，如專業(yè)術(shù)語翻譯不充分和定語從句譯文冗余等問題。 包凱(2017）歸納了谷歌翻譯三大常見錯誤類型，即成分缺少、成分多余和互不一致。 孫逸群(2018）對比分析了材料類論文英文摘要的人工撰文和機器譯文的異同，總結(jié)了術(shù)語翻譯錯誤、單詞的漏譯與贅譯以及語序、時態(tài)、語態(tài)等錯誤。

根據(jù)現(xiàn)有的研究成果，文章將機器譯文存在的主要問題歸納為三個層面，即詞匯層面、句法層面和語篇層面。 其中，詞匯層面的常見錯誤包括但不限于術(shù)語錯譯、搭配錯誤、詞義選擇錯誤、冗余、漏譯，以及拼寫、標(biāo)點、符號、數(shù)字、格式等錯誤；句法層面的錯誤常見于邏輯連接不當(dāng)、句子結(jié)構(gòu)不當(dāng)、主語誤譯、時態(tài)錯誤等；語篇層面的問題則主要包括上下文不連貫、指代單一等。

三、 譯后編輯策略

只有掌握了機器翻譯的常見錯誤類型并且能在短時間識別出這些錯誤，譯后編輯的效率才能得到大幅度提高。 下文將從詞匯、句法和語篇三個層面，就常見的錯誤給出譯后編輯策略，并予以示例進行說明分析。

(一）詞匯層面

針對詞匯層面的術(shù)語錯譯，可采取查找正確術(shù)語、釋義等方法來進行修正；針對搭配錯誤、詞義選擇錯誤、冗余、漏譯等，可分別采取查找正確搭配、修正詞義選擇、省略/合并、增補等方法；而對于拼寫、標(biāo)點、符號、數(shù)字、格式等錯誤，在譯后編輯時注重檢查這類錯誤，然后將其改正即可。

例1 釋義

原文：茶是……人們常說的“開門七件事”，就包括了茶。

谷歌譯文：Tea is...The “seven things to open the door”that people often say includes tea.

專家譯文：Tea is...It is an element in the commonly known seven necessities of life ： fuel， rice， oil， salt，sauce， vinegar and tea.

“開門七件事”是中國飲食文化中的專有名詞，指七件維持日常生活的必需品，即柴、米、油、鹽、醬、醋、茶。 谷歌譯文按照字面含義直譯，將其譯為“seven things to open the door”(打開門所需要的七樣?xùn)|西），曲解了該術(shù)語的含義，屬于術(shù)語錯譯。 因此，在進行術(shù)語翻譯時，直譯有時并不可行。 反觀專家譯文，采取了釋義的方法，譯為“seven necessities of life”，完整還原了術(shù)語的真正內(nèi)涵，語義清晰，易于理解。

例2 合并

原文：中國的發(fā)展是和平的發(fā)展、開放的發(fā)展、合作的發(fā)展、共贏的發(fā)展。

谷歌譯文：China's development is peaceful development ， open development ， cooperative development， and win-win development.

專家譯文：China's developmentis peaceful， open，cooperative and win-win in nature.

由于漢英兩種語言的差異，漢語經(jīng)常通過重復(fù)來進行強調(diào)或增強語言氣勢，而英語則恰恰相反，經(jīng)常避免重復(fù)。 在谷歌譯文中，MT 按照中文結(jié)構(gòu)直譯，“development”一詞出現(xiàn)了五遍，讀來不免覺得冗余拖沓，不符合譯入語讀者的表達(dá)習(xí)慣。 專家譯文則將原文進行合并，只出現(xiàn)一次“development”，譯文簡潔明確，流暢自然。 針對類似冗余的情況，在譯后編輯時，不妨采取合并的方式，將多個重復(fù)名詞合而為一，簡化譯文。

(二）句法層面

在句法層面，邏輯連接不當(dāng)是MT 的主要錯誤之一，其他錯誤還包括句子結(jié)構(gòu)不當(dāng)、主語誤譯、時態(tài)錯誤等。 可適當(dāng)采取補充邏輯連接詞、調(diào)整句子結(jié)構(gòu)、添加主語或修改主語、修正時態(tài)等方法來進行譯后編輯。

例3 補充邏輯連接詞

原文：黃色是皇室的象征，故宮的主色調(diào)就是黃色。

谷歌譯文：Yellow is a symbol of the royal family，and the main color of the Forbidden City is yellow.

專家譯文：Since yellow is the symbol of the royal family， it is the dominant color in the Forbidden City.

漢語是意合語言，語句之間的邏輯關(guān)系多隱含在句意之中，語句之間不用語言形式手段連接；而英語則恰恰相反。 機器翻譯的缺陷之一即在分析處理時往往無法將漢語隱性的邏輯關(guān)系發(fā)掘出來，進而進行正確轉(zhuǎn)換。 例3 原文所隱含的邏輯關(guān)系是“因為”黃色是皇室的象征，“所以”故宮的主色調(diào)就是黃色。 谷歌翻譯沒有識別出這層隱含的邏輯關(guān)系，將兩個短句簡單地處理為并列關(guān)系，弱化了原文的因果關(guān)系。 而專家譯文則補充了邏輯連接詞“since”，將兩個句子處理為因果關(guān)系，句意清晰明了，完整傳達(dá)原文含義。 機器翻譯在進行句法分析時，對于無法識別的隱性邏輯關(guān)系，常常處理為簡單的并列關(guān)系。 因此，在進行譯后編輯時，要格外小心處理并列關(guān)系的句子，分析識別MT 是否忽略了邏輯關(guān)系，必要時進行邏輯連接詞的添加。

例4 調(diào)整句子結(jié)構(gòu)

原文：上海品種繁多的小吃、糕點和手工藝品、紡織品，會使您感到滿意。

谷歌譯文： Shanghai's wide variety of snacks，pastries， handicrafts， and textiles will satisfy you.

專家譯文：You will be satisfied with a wide variety of snacks， cakes， handicrafts and textiles of Shanghai.

機器翻譯多數(shù)按照原文結(jié)構(gòu)來分析處理語句，無法根據(jù)具體情況對句子結(jié)構(gòu)做出適當(dāng)調(diào)整。 例4 中，谷歌譯文按照原文結(jié)構(gòu)完整地將句子翻譯了出來，沒有出現(xiàn)語法、邏輯等錯誤，可以說是結(jié)構(gòu)對等、語義對等的“好”句子了。 但英語講求句子的平衡性。 顯而易見，谷歌譯文主語過長，大約占了整個句子的四分之三。 而專家譯文則調(diào)整了句子結(jié)構(gòu)，將主動句譯為被動句，調(diào)整后的主語大約占整個句子的三分之一，句子平衡性較機器譯文有了較大提升。 因此，在譯后編輯時，為追求譯文流暢地道，還要注重句子結(jié)構(gòu)的調(diào)整。

(三）語篇層面

機器翻譯目前一般都是以句子為翻譯單位，這就決定機器翻譯難以站在語篇的角度對文章進行分析。缺乏對語境的考慮，就會造成上下文不連貫、指代單一等問題。 針對這些問題，可結(jié)合上下文，采取主語調(diào)整一致、照應(yīng)、替代、省略、連接等方法來提高譯文可讀性。

例5 主語調(diào)整一致

原文：他從從容容地走到火車站，遲了兩分鐘，火車已經(jīng)開走了。

谷歌譯文：He calmly walked to the train station，two minutes later， the train had already left.

專家譯文：He arrived at the railway station unhurriedly，only to find the train already gone，because he was two minutes late.

連貫是指內(nèi)在邏輯順暢，通過推理達(dá)到語義的連貫。 也就是說，譯文是否連貫不僅涉及譯文質(zhì)量的高低，也涉及譯文是否能夠正確完整傳達(dá)原文語義。 在例5 中，原文句子的前后主語不一致，但通過推理不難理解，其完整含義為“因為他遲了兩分鐘，所以當(dāng)他從從容容地走到火車站時，發(fā)現(xiàn)火車已經(jīng)開走了。”漢語作為意合語言，這樣的表達(dá)無可厚非，但英語是形合語言，若遵循原文結(jié)構(gòu)，就會顯得譯文不夠連貫，不知所云。 谷歌譯文將原文語意切割為兩個意群，翻譯為兩個獨立語句。 這樣一來，就無法推斷出“he”和“the train”之間的關(guān)聯(lián)。 從整體來看，兩個句子毫無聯(lián)系，只是兩個短句的堆砌。 而專家譯文則統(tǒng)一主語，將后半句的主語統(tǒng)一為前文的“he”，找到“他”與“火車”之間的聯(lián)系，增譯了“only to find”一詞，將原文隱含的語義補充出來，讓譯文更加連貫自然。

例6 替代

原文：四川從今年開始將新建三個大熊貓自然保護區(qū)，使全省的大熊貓自然保護區(qū)達(dá)到40 個，以確保50%左右的大熊貓棲息地和60%左右的野生大熊貓個體分布在保護區(qū)內(nèi)。

谷歌譯文：Starting from this year，Sichuan will build three new giant panda nature reserves ， bringing the province's giant panda nature reserves to 40， to ensure that about 50% of the giant panda habitat and about 60%of the individual wild giant pandas are distributed in the reserve.

專家譯文： Three new nature reservesfor giant pandas are to be added to the existing protection network in Sichuan starting from this year. These new shelterswill，once in place，bring the total number of natural refuges for the endangered species to 40 in the southwestern province of China. All the conservation areas promise to cover 50%of all habitats of giant pandas， providing shelter for roughly 60% of the wild population.

英語重“形合”，漢語重“意合”，這就決定英漢語篇在銜接方式上存在差異。 差異之一即漢語經(jīng)常通過重復(fù)來強調(diào)或表達(dá)某一概念，而英語則盡力避免重復(fù)。因此，在漢英互譯的過程中，要將漢語的銜接習(xí)慣轉(zhuǎn)化為英語的銜接習(xí)慣。 例6 中，“自然保護區(qū)”這一名詞短語出現(xiàn)多次。 MT 在處理時，全部統(tǒng)一翻譯為“nature reserve”，前后詞語的重復(fù)不免造成一種啰唆、乏味之感。 而專家譯文則用“nature reserve”“new shelters”“natural refuges”和“conservation areas”等多種表達(dá)來依次進行替換。 參考專家譯文的處理方法，針對機器翻譯指代單一的問題，可以采取用同義詞、近義詞或上義詞等替代，來避免重復(fù)。

四、 結(jié)語

機器翻譯的發(fā)展始終以語言的發(fā)展為基礎(chǔ)，難以超越已有的語言現(xiàn)象發(fā)展出一套完善的系統(tǒng)。 因此，人工譯校仍然是提高譯文質(zhì)量的根本手段。 以現(xiàn)有研究結(jié)果為基礎(chǔ)，文章將機器譯文存在的主要問題歸納為詞匯、句法和語篇三方面，并就每個層面的主要問題提出了相應(yīng)的解決對策，以期為需要進行翻譯工作的學(xué)生及相關(guān)領(lǐng)域的工作人員提供參考借鑒。 但文章也存在一定缺陷，選取的語料不夠充分，總結(jié)的譯后編輯策略不夠全面。 在今后的實踐研究中，還應(yīng)進一步擴充語料，總結(jié)歸納相關(guān)規(guī)律，豐富相關(guān)研究。