人工智能應用于英語新聞翻譯的策略與展望

摘要：在經濟全球化加速發展的今天，人們對英語新聞翻譯提出了越來越高的要求。人工智能技術的迅猛發展，給英語新聞翻譯提供了全新的契機與挑戰。文章論述人工智能應用于英語新聞翻譯的優勢。首先，人工智能應用于英語新聞翻譯的高效性，表現為可以快速地加工海量文本。傳統人工翻譯流程通常時間密集，人工智能翻譯則可以在數分鐘之內完成同樣大小的任務，顯著提高信息的傳遞速度。其次，人工智能在準確性、成本效益等方面也有明顯優勢。文章分析人工智能應用于英語新聞翻譯過程中所遇到的挑戰。語言差異、文化差異、語境理解等被視為人工智能應用于英語新聞翻譯所面臨的重大難題。語言差異導致直譯常常不可行，文化差異與語境理解影響了翻譯的準確性與流暢性。另外，人工智能對新聞文本實時性、時效性的處理需求受到了挑戰。文章最后探討機器翻譯技術、自然語言處理技術等在英語新聞翻譯上的運用，預測今后發展趨勢。機器翻譯技術的進步以及自然語言處理技術的運用，為英語新聞翻譯以及今后的發展提供了一種全新的解決方案。跨語言翻譯模型研究、翻譯質量自動評估以及翻譯模型可解釋性等將是今后研究的熱點方向，而這些領域的突破性進展將給人工智能應用于英語新聞翻譯帶來新機遇。

關鍵詞：人工智能；英語新聞翻譯；優勢；挑戰；應用；展望

中圖分類號：H315.9 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2024）07-0129-03

課題項目：本論文為2023年度山西省高等學校一般性教學改革創新項目“新文科背景下地方性應用型高校翻譯專業人才培養模式改革”研究成果，項目編號：Jg202349

一、引言

隨著人工智能在自然語言處理、機器翻譯等方面取得的突破性進展，英語新聞翻譯也逐步迎來了革命。文章旨在對人工智能應用于英語新聞翻譯所面臨的優勢、挑戰及未來發展趨勢進行深入探究，從而對該領域學術研究與實踐應用提出新思路。

二、人工智能應用于英語新聞翻譯的優勢

（一）高效性

人工智能技術運用到英語新聞翻譯中時，其高效性表現為可以快速對海量的文本進行處理。傳統人工翻譯流程通常較為煩瑣，人工智能翻譯則可以在數分鐘內完成同樣的任務，顯著加快信息的傳遞速度。效率的顯著提高在新聞行業中格外重要，這是因為新聞報道是否實時與它的價值與影響力有著直接的聯系[1]。

（二）準確性

人工智能應用于英語新聞翻譯還有一個好處，即準確性。在機器學習技術不斷進化的過程中，人工智能翻譯系統已能學習到語言中復雜的規則與使用習慣，在語法與語義方面提供與人類翻譯十分相近的效果[2]。特別對于具有固定格式及專業詞匯的新聞報道，人工智能系統能夠確保翻譯一致性及標準化并降低個人理解差異所造成的誤差。

（三）成本效益

從成本效益上看，使用人工智能翻譯英語新聞能夠顯著減少人力資源投入。傳統翻譯所需人力成本巨大，特別是對那些需要全天候更新的新聞平臺而言，這一代價更是持久而巨大。而且人工智能翻譯工具的一次性開發與維護費用，比持續向人類發放翻譯工資所需要的費用還要少很多[3]。另外，人工智能翻譯高效率還意味著能在同樣時間里處理較多內容，成本效益進一步提升。

三、融合人工智能應用于英語新聞翻譯面臨的挑戰

（一）語言差異

語言差異對英語翻譯具有復雜而微妙的作用。英語和其他語言的句法結構、語法規則和詞匯使用等方面存在顯著差異，這就導致直譯常常不可行。比如英語“主-謂-賓”結構在別的語言里也許不太普遍。另外，詞匯多義性、搭配習慣等因素都會導致翻譯過程中出現錯誤理解[4]。盡管人工智能翻譯系統能夠快速處理海量數據，但是對于這些細微差異的處理還是有可能沒有人的翻譯那么靈活。

（二）文化差異

文化差異也對人工智能的翻譯提出了新的挑戰。英語新聞文本中往往包含深刻的文化背景，這類背景信息對完整地理解新聞具有十分重要的意義。不同文化的歷史、風俗、價值觀念以及表達習慣都對語言的運用產生影響，同時也影響著人們對新聞的表述與理解[5]。小至成語、幽默的表達，大到具體地名與人名等，翻譯者必須具備充分的文化敏感度才能夠精準地轉化。人工智能對于文化差異缺少人類那份直覺與深刻的理解，導致再先進的翻譯系統在技術上都很難準確地傳遞出原文所蘊含的文化，因此對這些取決于深層文化理解因素的處理往往不成熟[6]。

（三）語境理解

語境理解對新聞翻譯來說非常關鍵，不只涉及個別詞或句，還包括全文的語境、目的、觀眾及意圖等。新聞語境可能指向特定的社會背景，或者特定的事件發展脈絡。人工智能對這些語境的識別與順應，特別是對隱含意義，語氣與風格的理解，還具有一定的局限性[7]。即便是最先進的人工智能翻譯系統，在缺乏足夠的語境信息時，也難以作出與人類翻譯者同樣級別的判斷。

四、人工智能應用于英語新聞翻譯的策略

（一）機器翻譯技術

機器翻譯技術是用計算機程序自動將一種語言轉換為其他語言。近幾年，特別是統計機器翻譯與神經機器翻譯都有了明顯的發展，翻譯質量也有很大提高。統計機器翻譯對大量平行語料庫進行分析，并歸納了語言間的模式，以達到語言間轉換的目的。該方法在翻譯精度上有一定提升，但是限于語料庫大小與質量。在大數據時代來臨之際，統計機器翻譯越來越受到人們的重視，技術上也有突破性進展。神經機器翻譯以深度學習技術為基礎，通過訓練大型語料庫建立復雜神經網絡模型[8]。這些模式能捕捉詞與詞之間較為微妙的聯系，而在翻譯時保留較多上下文信息。

相對于統計機器翻譯而言，神經機器翻譯對于多義詞及長句的處理有著明顯的優勢，能較好地應對復雜的語言。近年來，神經機器翻譯技術在實踐中已取得豐富的研究成果。比如谷歌和百度等知名公司都將它們運用到搜索引擎和在線翻譯中，方便了用戶翻譯。

（二）自然語言處理技術

自然語言處理（NLP）的核心目標是通過先進的技術手段使計算機能夠理解和處理人類語言。近幾十年來，NLP技術得到顯著發展，涉及語言建模、語法分析、情感分析以及語義理解等多個關鍵技術領域。這幾種技術一起組成NLP基本框架，使得計算機可以對語言結構及意義進行解析，以達到人機交互自然語言處理[9]。

語言建模是NLP語言建模的基礎，它的主要任務就是通過大量文本數據的學習建立一個可以預測下一單詞或者短語的語言模型。該模型在文本生成、機器翻譯和其他任務中都有重要的意義。

語法分析是對人類語言內在結構的研究，它通過對句子語法規則的辨識與解析，讓計算機了解句子的構成與含義。

情感分析與語義理解注重對文本情感色彩與情感意義的分析，對輿情分析、用戶評價有較高實用價值。在NLP技術不斷發展的今天，語音識別、文本生成以及機器翻譯任務已經逐步變成現實[10]。深度學習技術對上述任務的完成起著至關重要的作用。深度學習模型表達能力強，能夠捕獲復雜的語言及語境信息，可實現NLP領域的突破。

（三）人工智能在英語新聞翻譯中的應用

就英語新聞翻譯而言，人工智能應用已成為提升效率與準確度的重要手段。人工智能翻譯系統能快速加工海量新聞內容，進而輔助媒體機構進行多語種新聞的快速傳播，以適應不同讀者群體對新聞內容的要求。如部分國際新聞網站使用人工智能翻譯工具進行報道的實時翻譯，以確保即時傳遞信息，跨文化交流順暢。

另外，人工智能輔助翻譯系統可以對具體詞匯、短語進行學習，逐步適應新聞行業語言風格并進一步提升翻譯質量。盡管人工智能翻譯無法完全替代人工翻譯，但是在應對初稿翻譯、大致意思理解等問題上，卻顯示出巨大的潛能[11]。它在加快新聞國際傳播的同時，又給翻譯工作者以有力的幫助。

五、人工智能應用于英語新聞翻譯的展望

（一）跨語言翻譯模型的研究

有關跨語言翻譯模型研究認為，人工智能技術在該領域中取得革命性發展。機器學習算法尤其是深度學習方法已經成為精確翻譯工具設計的核心內容。以海量雙語語料庫為訓練材料，翻譯模型研究了如何捕獲并重現各種語言間復雜的對應關系。這些模式既研究了詞匯直接翻譯問題，又研究了語法結構，語境含義及習慣用法等問題，從而提高了翻譯流暢度與準確性。以上下文感知能力為核心的自適應翻譯技術是目前的一個研究重點，其目的在于進一步提高機器翻譯質量并達到足夠媲美專業人員翻譯的程度[12]。今后研究的重點可能是加強模型對非標準語言的表達及行業具體術語的理解，同時提升翻譯速度及大規模數據處理能力。

（二）翻譯質量的自動評估

就翻譯質量自動評估而言，目前技術趨勢是向更精細、更全面評估體系邁進。BLEU、METEOR和TER等自動評估工具已廣泛應用于翻譯質量的測量中，但是它們主要關注詞匯與語法之間的對應關系，不能對翻譯流暢性與自然度進行綜合評估[13]。所以研究者們都在努力發展更加先進的評估系統來模擬人類評估者進行評判的過程，同時考慮如語境適宜性、語言風格以及文化差異等更加豐富的語言維度。這些系統會利用深度學習對翻譯文本進行分析，以給出更詳細、更精確的評價結果[14]。未來評估工具可望提供即時反饋以協助翻譯者提高工作質量和引導機器翻譯系統迭代優化。

（三）翻譯模型的可解釋性

目前，翻譯模型可解釋性問題越來越受關注。當翻譯系統越來越復雜、效率越來越高時，其內部工作機制就越來越難懂。對翻譯質量非常重要的決策過程，例如對不同翻譯選項的取舍，對語言歧義性的處理和對不同語言習慣的順應等，研究者們都在探討如何使其透明化。

清楚地了解模型如何進行具體的翻譯決策，對提高使用者對翻譯系統的信任度，推動模型完善，保證翻譯公正無偏見具有重要意義。另外，可解釋翻譯模型還可以幫助研究者及時發現并修正模型學習中出現的錯誤，增強其普適性以及對不同領域的適應能力[15]。未來研究可能集中在發展新算法與新技術來揭示復雜模型的語言規則與決策邏輯。

六、結語

人工智能應用于英語新聞翻譯已取得顯著成效，同時也面臨諸多挑戰。今后研究須重視跨語言翻譯模型研究，翻譯質量自動評估以及翻譯模型可解釋性。只有持續打破這些難題，人工智能才能夠更廣泛、更深入地運用到英語新聞翻譯中，從而更好地為全球用戶提供服務。

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作者簡介 張文娟，講師，研究方向：英語教學、翻譯與文化。