机器翻译译后编辑 | A short guide to post-editing 书籍推介 3
A short guide to post-editing
书籍推介
中文译名:译后编辑指南
作者:Jean Nitzke, Silvia Hansen-Schirra
ISBN:978-3-96110-333-1
DOI:10.5281/zenodo.564689
出版社:Language Science Press
网址:https://langsci-press.org/catalog/book/319
译后编辑(Post-editing)已经成为专业译者的既定任务。原始的机器翻译结果可以帮助译后编辑者加快翻译过程,让客户享有更多利润和较低成本。然而,专业的译后编辑员需要掌握机器翻译和译后编辑的基本知识,来评估译后编辑任务并作出正确的决策。
本书是了解并学习译后编辑的入门指南,总共分为十章,我们将带着读者从零开始,一步步学习译后编辑,同时也将译后编辑相关的话题同步介绍给大家。
本系列推文将按本书的章节顺序,基于中文译本(由武汉科技大学2020级MTI研究生陈美欣同学翻译),对“译后编辑”进行较为完整的介绍:从译后编辑的定义、指南等基础知识出发,分别从基本工具、风险、流程及能力等方面进行全方位分析,从而带领各位读者由浅入深,学习并掌握译后编辑,助力翻译实践。
本章主要介绍以下内容:
适合机器翻译的文本类型
机器翻译与受控语言
机器翻译在创译中的广泛应用
Part 1
适合机器翻译的文本类型
Part 2
机器翻译与受控语言
已经证实在机器翻译工作流程中使用受控语言能得到更好的机器翻译质量。相川等人(2007)的研究表明,四种测试语言中有三种对译后编辑生产率有积极的影响。一般来说,这些改进对基于规则的机器翻译系统和统计机器翻译系统尤为明显。
马祖可和汉森-希拉(2019)首次发表了关于受控语言影响不同机器翻译系统(包括神经机器翻译)的研究。该研究表明受控语言改善了基于规则的、统计和混合机器翻译,相反,其对神经机器翻译几乎没有影响,因为对于正在被研究的技术文档这一文本类型来说,神经机器翻译的质量已经较高了。该研究仅测试了一套非常有限的规则。如果该结果可以运用到更加全面的规则集上,则该研究可能暗示当使用神经机器翻译时,使用受控语言已经过时了。这将是未来研究的主题。
除了使用受控语言,关于文本类型的假设还认为机器翻译系统是在对应的文本类型和领域中训练的。从逻辑上讲,一个经过法律文本训练的系统用于翻译医学文本,也可能会产生质量较低的文本。
Part 3
机器翻译在创译中的广泛应用
在需要创译的翻译任务中,机器翻译和译后编辑的使用也变得越来越广泛。例如,托拉尔等人(2018)表示,神经机器翻译也能为文学翻译提供有价值的结果。另一个例子是CompAsS(计算机辅助字幕翻译)项目,该项目旨在通过开发一个集自动语音识别、神经机器翻译和翻译管理工具三大功能于一体的多模式字幕平台,研究和优化公共电视节目多语言字幕制作的全流程。此项目的结果很可观,因为其证明在保持可接受的质量标准时,翻译生产率得到了显著提升(塔德尔, 2020)。然而,我们应该谨记,字幕虽属于创造性文本,但因为遵循特定规则和标准,它们也是受限且受控的。
尽管如此,人们仍认为机器翻译更适合特定领域的受限文本而不是创造性文本。一般的经验规则是:如果文本适用于翻译记忆(Translation Memory)系统,那么它也可能适用于机器翻译系统。在最前沿的翻译平台中,翻译记忆系统和机器翻译系统甚至是相结合的——即,没有匹配项或翻译记忆模糊匹配低于预先定义的阈值时,会建议采用机器翻译结果。因此,如果考虑不使用翻译记忆库,比如翻译小说或广告时,也就不使用机器翻译系统。我们将在下一章讨论机器翻译、译后编辑及其他工具的交互。
以上即为该书第五章的大致内容,请继续关注该系列后续连载~
特别说明:本文仅供学习交流,如有不妥欢迎后台联系小编。
- END -
翻译技术教育与研究——机器翻译译后编辑专题组致力于普及机器翻译译后编辑(MTPE)相关知识,追踪国内外机器翻译译后编辑教学与研究动态!
推文编辑:李鸣晨 王晨谕
指导/审核:王雪红 肖志清
项目统筹:王晨谕
资讯推荐
▶ 技术与工具
▶ 国际语言服务动态
| 翻译公司篇 | “收购狂魔”Keywords Studios
| 行业机构篇 | 加拿大联邦翻译局 Canada's Translation Bureau
▶ 专访
王巍巍:疫情背景下远程口译的挑战和应对
卢家辉、陈晨:口译员在远程口译中面临的主要问题
▶ 行业洞察
▶ 教育创新