机器翻译译后编辑 | Lynne Bowker机器翻译素养
De-mystifying Translation:
Introducing Translation to Non-translators
——“What is machine translation literacy? ”
机器翻译素养章节推介
前言
机器翻译素养是当今数字时代不可忽视的一项关键技能，它不仅涉及技术层面的应用，更需要使用者具备批判性思维，了解机器翻译工具的本质，以及在使用过程中的注意事项。以下将从不同的角度深入探讨机器翻译素养，包括了解其实质、关键要素以及专业人士如何引导非专业人士提升素养。
01
机器翻译素养的实质
(1)机器翻译素养是用户对使用机器翻译的批判性思维，不仅仅是技术问题，更是认知上的挑战。
(2)尽管机器翻译工具的使用方法简单便捷，但使用者需理解何时、何地、是否使用机器翻译，而非仅关注技术的使用方法。
02
数据驱动方法的含义
(2)类比汽车需要驾驶者了解基本操作原理，机器翻译用户需要了解NMT系统的基本原理。
(3)NMT系统学习翻译的方法是通过庞大的平行语料库，其中包括原始文本和翻译文本。
03
高资源语言和低资源语言的区别
(1)高资源语言（如英语和法语）具有更丰富的翻译资源，因此机器翻译质量相对较高。
(2)低资源语言（如冰岛语和威尔士语）难以找到足够的翻译资源，可能采用“枢轴语言策略”通过高资源语言间接翻译。
(3)大多数在线机器翻译系统目前无法选择特定区域性变体。
04
数据驱动方法的挑战和注意事项
(1)虽然数据量重要，但仅有数量不足以产生良好的翻译结果。
(2)翻译系统需包含适当类型和领域的数据，否则在专业领域翻译时可能表现不佳。
(3)数据集中的偏见可能导致机器翻译结果中的性别、种族或宗教偏见。
05
机器翻译工具的差异
(1)不同公司的机器翻译工具使用不同的训练语料库，产生不同的学习结果。
(2)不同工具针对不同语言对或主题领域可能产生不同的效果。
(3)用户应该尝试多个工具，因为它们在不断学习改进，不同时间可能产生不同的效果。
06
培养机器翻译素养的四大关键要素
(1)了解神经机器翻译的工作原理：神经机器翻译是当前数据驱动型机器翻译的代表。用户需关注源语言和译语的语言属性、专业领域，调整对译文质量的期待值。数据的质量和内容至关重要，因为机器对训练数据的敏感性决定了最终翻译的质量。
(2)关注机器翻译的透明度：用户需要清楚了解译文是否由机器翻译产生，提高用户的批判性思维。透明度的提升能够让用户更有选择权，明确不同引擎或编辑环节。
(3)进行风险评估：使用者在使用机器翻译前需思考使用目的、可能的风险以及后果。这需要采用“停下、思考、再行动”的策略。用户还需注意隐私问题，避免输入过多个人隐私信息。
(4)人与机器翻译的互动：用户应关注原文质量，学习机器友好型写作技巧，进行译前编辑。同时，学习译后编辑的技能，根据需求进行不同程度的译后编辑。
07
引导非专业人士提升机器翻译素养
专业人士在引导非专业人士提升机器翻译素养时，除了传授基础、入门的知识外，更需要根据个体的不同情况和需求，量体裁衣制定特定的培训方式。通过多阅读、听讲座、相关话题的讨论和辩论、案例分析等方式，教师可以辅助学生提升机器翻译素养。
08
结论
综上所述，机器翻译素养不仅仅是一项技术层面的应用，更是一种全面的认知和思考问题的能力。在不断发展的机器翻译领域，培养和提升机器翻译素养将成为数字时代中不可或缺的一环。
特别说明：文中部分内容使用ChatGPT总结，仅用于学术交流，如有侵权请后台联系小编删除。
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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！
原文作者：张振翼
推文编辑：张振翼
指导/审核：肖志清
项目统筹：王晨谕
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