机器翻译错误实例分析及相应译前、译后编辑策略

来源 :北京第二外国语学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:abintianshen3
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本文所选翻译实践材料来自The Human Brain Book,该书出版于2019年,系统地介绍了人脑及神经系统,涵盖了最新的前沿科研成果,属于科普文本,包含许多人脑及神经学相关术语。本文以该书节选部分的翻译实践为语料,将机器翻译与人工翻译译文进行对比,找出对机器翻译过程中出现的错误并对其进行分类分析,探讨造成这些错误的主要原因并尝试提出修改建议,希望能够对翻译从业者的翻译实践提供一些借鉴和参考。以神经网络系统为基础的机器翻译,虽然在很大程度上提高了译者的翻译效率和准确度,但仍存在一些问题。本文将这些问题进行归纳,总结为三大类,第一类是术语翻译的问题,包括专业术语词组误译以及非专业术语术语化词汇误译。在翻译The Human Brain Book过程中,机器翻译的术语翻译准确率可达88%,虽然较统计算法为基础的机器翻译系统有了很大提升,但仍无法完全依赖机器翻译处理术语,仍需要借助专业词典的辅助;第二类为主语识别错误。机器翻译在处理主语的过程中经常出现错误,如主语识别错误,主语重复问题以及主语位置错误,而其中最为常见的是由于主语识别错误所导致的误译,而导致这一情况的原因多种多样,包括代词、连词、“the”的特指意义的漏译、被动句、动词不定式以、动名词、从句、以及表示存在意义的“There be”句型;第三类是逻辑错误。插入语与连词经常导致机器翻译出现逻辑错误。在第二、三类错误中,一些句子成分如插入语和从句将句子分成不同的部分,给机器翻译带来困难。在这种情况下,可以应用预编辑从源文本中删除这些句子成分,并在后编辑中将它们添加到机器翻译文本中的适当位置;而一些英语句子结构中含有代词、被动动词、动词不定式和动名词,这些句子结构常会导致机器翻译无法为句子或短语匹配真正的主语,从而导致错误或模糊的翻译结果。在这种情况下,诸如在原文中补足主语等译前编辑方法有助于提高后期编辑效率和准确率;此外,机器翻译中的其他错误,例如主语定位错误、主语重复错误和逻辑错误,要求译者采用灵活的译后编辑策略对机器翻译进行修改。
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