石油化工文本機器翻譯譯文錯誤研究

任繼超 于艷英

摘?要：在線翻譯平臺為譯者帶來了極大的便利性和快捷性，因此其功能的進一步完善成為翻譯實踐者關(guān)注和研究的對象。如今機器翻譯軟件無論在可涉及的文本類型、翻譯速度及準確度等方面較以前都有了長足的發(fā)展和進步，但在具體文本翻譯中，仍有一定的局限，甚至會出現(xiàn)各種失誤或錯誤，尤其是在漢英翻譯過程中。鑒于此，文章從《石油工業(yè)概論》書中選取了部分中文石油化工語料，借助有道在線翻譯軟件，對其進行漢英翻譯，統(tǒng)計其中出現(xiàn)的錯誤類型，并對譯文從詞匯、句法等方面做了進一步分析。通過此過程，作者期望發(fā)現(xiàn)和總結(jié)現(xiàn)有在線翻譯軟件在處理科技類文本漢英翻譯時常見的錯誤類型以及錯誤產(chǎn)生的原因，并基于此提出改進的方向和措施，從而對后續(xù)譯者和翻譯軟件設計者有所啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：石油化工文本；機器翻譯；機譯錯誤；錯誤分析

中圖分類號：F74?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.05.023

0?引言

隨著各種機器翻譯技術(shù)的方法的不斷演進，從啟蒙嘗試，到基于規(guī)則、基于實例的方法，再到基于語料庫的統(tǒng)計方法，直到當前的神經(jīng)網(wǎng)絡方法，機器翻譯質(zhì)量不斷提升，應用前景不斷擴大。隨著該領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了越來越多功能強大的在線翻譯平臺，如百度翻譯、必應翻譯、谷歌翻譯、有道翻譯等，其中有道翻譯所占據(jù)的市場份額最為龐大。雖然機器翻譯理論以及相關(guān)研究取得了不小進展，但“翻譯本身的復雜性”“自然語言的復雜性”和“機器自身的局限性”使得譯者不得不對譯文進行后期的人工修改即譯后編輯。本文以當前占市場份額最大的主流在線翻譯平臺有道翻譯為翻譯工具，以石油化工類文本漢譯英譯文為研究對象，分析梳理譯文中典型錯誤類型，探究錯誤產(chǎn)生原因，并基于此提出譯后編輯的建議及軟件完善的方向，以期為從事相關(guān)領(lǐng)域的譯者和翻譯軟件的研發(fā)者提供一些借鑒和啟發(fā)。

1?機器譯文錯誤研究現(xiàn)狀

目前，即便機器翻譯在技術(shù)上取得了較大的進步，但仍有很多錯誤出現(xiàn)在機器譯文當中。有學者對近40年來發(fā)表的涉及機器翻譯錯誤類型的論文進行了定量分析，將錯誤類型按出現(xiàn)頻次做了如下歸類：詞匯層面（術(shù)語、詞義等）；句法層面（時態(tài)、語態(tài)等）；語篇層面（語境、母語習慣表達偏差等）及其他錯誤（原文錯誤、格式偏差等）。羅季美、李梅以課題組的形式，對汽車操作手冊的人工譯文和機器譯文進行抽樣對比，并將錯誤進行標注統(tǒng)計，其研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：詞匯錯譯高達84.13%，句法42.45%，符號4.95%。其中，詞匯錯譯率中最高的是術(shù)語錯譯，占詞匯錯譯的78.85%；句法錯譯率最高的是詞序錯誤，占29.35%。陳勝、田傳茂在對石油地質(zhì)類文本進行了機器翻譯譯后編輯之后指出：譯文錯誤主要反映在詞義、詞性、詞序、句子結(jié)構(gòu)、斷句、名詞語法標記、搭配、標點符號、字母大小寫、信息完整性等方面。到目前為止，大多數(shù)譯后編輯研究的數(shù)據(jù)及結(jié)論都是基于英譯漢文本資料，本文將采用逆向研究的方法，探究機器翻譯漢譯英過程中易產(chǎn)生的錯誤類型及原因。

2?石油化工文本錯誤類型統(tǒng)計

本次研究使用的線上翻譯平臺為有道翻譯，選取的中文文本來自《石油工業(yè)概論》。在機器翻譯之后，將錯誤類型按詞匯、句法和其它這三個錯誤類型的基礎(chǔ)上，進一步進行細分匯總?cè)绫?。

由表1我們可以看出，在使用有道翻譯對石油化工文本進行漢譯英時，從詞匯層面上來看，錯誤大多集中于對該領(lǐng)域內(nèi)術(shù)語、準術(shù)語的翻譯；句法層面的錯誤集中于錯誤的處理句子成分；而在其他層面，格式上的轉(zhuǎn)化出現(xiàn)錯誤較多。下文將以案例形式進行譯后編輯并梳理分析。

3?漢譯英譯文錯誤分析

根據(jù)上述統(tǒng)計結(jié)果，從實例出發(fā)，進一步分析錯誤產(chǎn)生的原因，并進行譯后編輯。

3.1?術(shù)語、準術(shù)語翻譯錯誤

現(xiàn)行基于大數(shù)據(jù)語料庫和深度學習機制的機器翻譯平臺，其大數(shù)據(jù)語料庫的語料量、擴充速度和自我更新能力是影響翻譯功能的重要指標項。上述語料庫的語料量不足或功能缺陷，會導致譯文質(zhì)量的下降或顯著的翻譯錯誤?[6?]。機器翻譯只能依據(jù)其先確定詞和詞組的意思，再按語法規(guī)則形成句子的翻譯順序進行翻譯，致使生成句子中的詞匯未結(jié)合相關(guān)上下文語境。

例1?塊錐入度

有道譯文：piece?of?cone?into?the?degrees

譯后編輯：block?cone?penetration

“塊錐入度”是石油化工術(shù)語，指的是硬度足以保持其形狀的潤滑脂在25℃時，測得潤滑脂的錐入度。因為后臺語料庫并未包含此術(shù)語，翻譯之后得到偏離原意的結(jié)果。

3.2?詞性錯誤

例2?視密度

有道譯文：depending?on?the?density

譯后編輯：observed?density

該此例中，同樣是由于后臺語料庫未包含足夠多該領(lǐng)域術(shù)語，翻譯引擎依據(jù)自身語法規(guī)則進行翻譯，將“視”理解為動詞，錯誤的用“取決”來進行翻譯。而這里的“視”實際上是形容詞，表示“可視”“可以觀察到”的意思，用來修飾密度。

3.3?漢英句式轉(zhuǎn)換錯誤

相比較漢語，英文更注重結(jié)構(gòu)上的完整性，漢語中可以省略的部分，在對應英文中，需要根據(jù)英文語法及表達習慣進行增補。

例3?地下信息是分不同階段收集的。在鉆進過程中，同時收集巖心和中途試井、泥漿測井的數(shù)據(jù)。

有道譯文：Underground?information?is?collected?in?different?stages.?During?drilling，?data?were?collected?from?both?core?and?in-course?tests，?as?well?as?mud?logs.

譯后編輯：Underground?information?is?collected?at?different?stages.?While?people?drilling，?data?were?collected?from?both?core?and?in-course?tests，?as?well?as?mud?logs.

原漢語句子中是可以省略主語的，因為主語是人。而現(xiàn)在機器譯文句子當中，整句話的主語只能是與主句一致的“data”，句子變得邏輯不通。按英語語法，現(xiàn)在分詞或過去分詞短語，其主語要和主句的主語保持一致，否則不能省略。

3.4?句子成分處理錯誤

漢語中一些詞既可以作為動詞也可以作為介詞，而機器翻譯往往不能正確識別其詞性，而將真正的謂語翻譯成句子的其他成分，使譯文無法傳達正確的原文信息。

例4?連續(xù)油管用一個長長的可彎曲鉆桿代替?zhèn)鹘y(tǒng)僵硬的需要不斷接單根的鉆桿。

有道譯文：Coiled?tubing?uses?a?long，?bendable?drill?pipe?instead?of?the?traditional?rigid?drill?pipe?that?requires?continuous?connection.

譯后編輯：?Coiled-tubing?technologies?replace?the?traditional?rigid，?jointed?drill?pipe?with?a?long，?flexible?coiled?pipe?string.

例句中的“用……替代”中的“用”英語語法本來應用作狀語，“替代”才是本句當中的謂語，而機器翻譯將第一個出現(xiàn)的動詞“用”作為謂語，而將本來的謂語變成了介詞短語。

3.5?漏譯

通過翻譯實踐發(fā)現(xiàn)，使用機器翻譯進行段落翻譯時經(jīng)常出現(xiàn)漏譯，一次性輸入翻譯引擎中的文本越長，漏譯出現(xiàn)的頻率越大。

例5?一旦降低到泡點壓力，溶解氣開始從油中溢出，逸出的氣有很大的壓縮膨脹性，因此由生產(chǎn)導致的壓力下降將減弱。

有道譯文：Once?the?bubble?pressure?is?reduced，?the?dissolved?gas?begins?to?escape?from?the?oil，?and?the?escaping?gas?has?a?great?deal?of?compressibility?and?expansibility，?so?the?pressure?drop?caused?by?production?will?be?reduced.

譯后編輯：?Once?the?bubble?point?is?reached，?the?dissolved?gas?begins?to?escape?from?the?oil，?and?the?escaping?gas?has?a?great?deal?of?compressibility?and?expansibility，?so?the?pressure?drop?caused?by?production?will?be?reduced.

該例中，機器翻譯將“降低到”中的“到”字省略，直接按“降低”進行翻譯，造成與原文意思上的出入。原文“泡點壓力”是最終要降低到的一個值，而不是這種壓力本身要降低。

3.6?漢英格式轉(zhuǎn)換不當

符號是科技類文體傳遞信息的重要載體，合理的轉(zhuǎn)換是確保譯文質(zhì)量的前提。機器翻譯未能根據(jù)英漢習慣和表達上的差異，進行相對應的格式轉(zhuǎn)換。

例6?《石油工業(yè)概論》

有道譯文：Introduction?to?the?Petroleum?Industry

譯后編輯：Introduction?to?the?Petroleum?Industry

在使用常見的標點符號時，英文和中文是存在差異的，如句號、頓號（表示并列時，中文使用頓號，英文使用逗號）、省略號（中文居中六個點，英文在下方三個點）以及書名號等符號的使用。句號和頓號機器翻譯一般可以轉(zhuǎn)化，而對于書名號這種需要對字體進行格式上進行的處理（斜體），翻譯引擎往往不能識別轉(zhuǎn)化。

4?漢英機器翻譯平臺目前的缺陷

（1）準確性不夠。無論是詞匯，還是句法，在線翻譯平臺在處理文本時都會出現(xiàn)問題，特別是存在較多專業(yè)術(shù)語以及長難句時，錯誤更容易出現(xiàn)。

（2）專業(yè)性不足。翻譯專業(yè)性的文本，特別是科技類文本往往需要后臺專業(yè)詞庫的支持，當后臺詞庫中未涉及所翻譯文本領(lǐng)域的語料，所翻譯的譯文必然達不到要求。

（3）技術(shù)性的局限。在線翻譯平臺對一次所翻譯文本的字數(shù)有一定限度的要求，如處理大型翻譯任務，還需要譯者提前進行文本的切分，且在字數(shù)限度內(nèi)的文本，翻譯質(zhì)量也會隨著一次所輸入文本量的增加而降低。

5?善譯后編輯的方法與建議

通過本次機器翻譯譯后編輯實踐，為譯者和在線翻譯平臺分別提出提升譯后編輯質(zhì)量和效率的建議：

5.1?譯者

（1）熟悉相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)原理。在對某領(lǐng)域?qū)I(yè)文本進行翻譯時，需要在掌握源語和目的語的基礎(chǔ)上，對該領(lǐng)域還需要有一定程度的了解。譯者在現(xiàn)實中面對不同領(lǐng)域的翻譯任務時，可以在翻譯前請教擅長相關(guān)領(lǐng)域的譯者，或自行上網(wǎng)了解涉及所翻譯領(lǐng)域的基本原理、專業(yè)術(shù)語、最新發(fā)展趨勢等。

（2）了解常見的錯誤類型。機器翻譯錯誤存在一定的規(guī)律性、系統(tǒng)性問題，可以有針對性地進行檢查，提高工作效率。

（3）進行系統(tǒng)的譯前編輯。譯前編輯方法經(jīng)實踐驗證，多在了解雙語差異對比的基礎(chǔ)上在錄入原文前，對譯文進行適當處理，減少軟件對于原文理解的偏差。

5.2?在線翻譯平臺

（1）需要進一步拓展其后臺專業(yè)詞庫，可以按不同領(lǐng)域進行劃分，避免一些縮略語以及不同學科之間存在交叉的術(shù)語發(fā)生混淆，以提升專業(yè)術(shù)語翻譯的準確度。

（2）在不影響翻譯正確率的前提下，拓展后臺所能翻譯文本字符數(shù)的容量，最好可以推出直接對文件整體翻譯的功能，后臺系統(tǒng)可以自主對文檔進行切分與合并。

（3）設立譯文打分機制，也就是用戶反饋機制。在用戶使用翻譯平臺后，對生成的譯文質(zhì)量進行打分，用戶可根據(jù)實際使用時的體驗提出意見，平臺可收集并作為進一步完善功能的參考。

6?結(jié)語

各種在線翻譯平臺的涌現(xiàn)和不斷完善，不僅給普通人的生活帶來了巨大的便利，也給翻譯從業(yè)者的工作帶來了相當大的變化。機器翻譯不但極大地提高了翻譯工作的效率，同時憑借其龐大的后臺語料庫和其不斷自身學習、不斷迭代的能力，也進一步拓寬了譯者的翻譯領(lǐng)域和工作邊界。但是，相較于人工智能目前的發(fā)展水平，人類語言的復雜性和模糊性，加之人類思維的多維性就注定了借助人工智能的機器翻譯目前的局限性。本文以有道在線翻譯軟件為工具，對石油科技文本進行了漢譯英翻譯，分析梳理了譯本中常見的錯誤類型，并在此基礎(chǔ)上分析總結(jié)了錯誤產(chǎn)生的深層原因，以期為從事相關(guān)領(lǐng)域翻譯的從業(yè)者和從事翻譯軟件的研發(fā)者提供一些借鑒和啟發(fā)。

參考文獻

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