机器翻译:语言学习与翻译发展新动力——《所有人的机器翻译:在人工智能时代为用户赋能》评介.pdf
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1、 年 月外 文 研 究 第 卷 第 期 机器翻译:语言学习与翻译发展新动力 所有人的机器翻译:在人工智能时代为用户赋能评介武汉科技大学 肖志清 李静霞摘 要:人工智能时代,以神经机器翻译为代表的机器翻译持续发展,对语言学习和翻译造成了深刻影响。所有人的机器翻译:在人工智能时代为用户赋能一书围绕九大机器翻译热点话题,介绍了基于现代机器学习的机器翻译以及神经机器翻译的相关知识,并讨论了机器翻译使用引发的伦理问题、机器翻译在语言学习中的应用以及用户如何通过译前编辑、译后编辑和技术定制化充分利用机器翻译等多方面内容。该书论证了机器翻译对语言学习和翻译的重要促进作用,形成了较为完善的机器翻译知识谱系,对
2、机器翻译学习、教学和研究均有助益。关键词:多语;语言学习;翻译技术;神经机器翻译;机器翻译素养中图分类号:文献标识码:文章编号:()基金项目:教育部人文社会科学研究项目“基于西方媒体涉华新闻语料库的中国政治话语翻译与传播研究”();武汉科技大学教学研究项目“人工智能翻译背景下翻译专业学生译后编辑能力培养模式研究”()一、引言人工智能时代,各类翻译技术蓬勃发展。机器翻译技术,作为人工智能的终极目标之一,自 世纪 年代发展至今,已取得突破性进展。其中,神经机器翻译近年来更是占据主流,成为翻译学科的关注热点(侯强、侯瑞丽:)。然而,机器翻译的持续发展在促进翻译技术应用、重塑翻译行业的同时,也深刻影响
3、了语言学习和翻译(:),其带来的许多潜在问题亟待解决。所有人的机器翻译:在人工智能时代为用户赋能()一书由爱尔兰都柏林城市大学 教授主编,于 年出版。该书聚焦机器翻译在语言学习和翻译中的作用与问题,旨 在 帮 助 提 升 机 器 翻 译“临 时 用 户”()以及译员和准译员两类群体的“机器翻译素养”()。本文在对该书各章内容进行概述的基础上,简评其特点和贡献以及对人工智能时代机器翻译研究的启发和意义。二、内容概述该书共收录 篇文章,由 等 位机器翻译及其相邻学科领域的国际知名学者联合撰写,每篇文章涉及的论题互有差异又互相联系。篇文章各自独立成章,专业性和阅读难度逐次递增。第一章论题为“欧洲、多
4、语与机器翻译”(,),由巴塞罗那自治大学的 撰写。欧盟现有 种官方语言且高度重视语言多样性,采取了多项行动促进多语的发展。然而,其多语政策的实施受到语言学习和迁移的限制。在此背景下,文章认为,机器翻译可以作为促进欧洲多语的工具,帮助节省语言学习和迁移的时间,同时强调语言政策设计的必要性,既要认识机器翻译在促进多语方面的潜力,也不能忘记机器翻译在质量和伦理等方面带来的挑战。第二章论题为“人与机器翻译”(),由该书主编 撰写。作者首先概述了翻译以及机器翻译的定义。了解翻译是认识机器翻译的基础,明确机器翻译的作用和潜在问题有助于提升用户的机器翻译素养。由此,该章进一步梳理了人工智能、机器学习和机器翻
5、译之间的关系,介绍了基于规则的机器翻译和数据驱动的机器翻译(分为统计机器翻译和神经机器翻译)的工作原理,并简要评论了几类特定的机器翻译系统和机器翻译引擎的相关概念。最后,作者总结认为,尽管旨在实现翻译自动化的神经机器翻译迅速崛起,但其仍依赖经人工验证的翻译材料作为训练数据,并需要有能够理解源语文本和目的语文本的人对其译文进行评估和改进。第三章论题为“如何选择合适的神经机器翻译解决方案:机器翻译质量评估”(:),由格勒诺布尔阿尔卑斯大学的 和 共同撰写。虽然当前机器翻译的迅速发展使其译文流畅度大幅提升,但由此一来,其翻译错误也愈加难以发现。文章首先介绍了神经机器翻译使用和评估的一般方面,然后具体
6、阐述了如何结合隐私和保密因素以及机器翻译译文比较来选择合适的机器翻译引擎,以达到特定的翻译目的。机器翻译译文比较可以基于人工评估、自动评估和译后编辑努力测量。文章的后半部分聚焦机器翻译译文的人工评估和自动评估两个方面,着重探讨了使用机器自动评估指标体系的方法。作者指出,尽管机器自动评估指标体系存在一定局限,但如果理解得当并与人工评估相结合,将产生良好的使用效果。第四章论题为“机器翻译文本选择和准备:服务于全球读者的译前编辑和写作”(:),由巴塞罗那自治大学的 和都柏林城市大学的 共同撰写。基于作者的观点,尽管相较之前的技术,神经机器翻译提供的译文流畅度和准确性都有所提升,为产出高质量译文节约了
7、时间成本,但想要在所有目的语中尽可能地获取质量最高的机器翻译初始译文,并使译文适用所有的目的语读者,依靠的不仅是前一章所提到的机器翻译系统质量,还有源语文本的适用性。为此,该章引入了译前编辑的概念,“即通过对源语文本的编辑,使之更加适用于机器翻译和全球的目的语读者”(:)。在这一概念的基础上,文章探讨了译前编辑与神经机器翻译之间的关系,并针对适用于机器翻译的文本体裁和领域提出了建议。译前编辑的附加价值,即“编辑出适合多语言出版的文本内容”(:),是该章强调的核心观点。此外,该章还从词汇选择、结构和风格、参考因素 个方面对译前编辑的应用提供了指导,并具体介绍了译前编辑所需的工具和资源以及应用条件
8、。第五章论题为“如何处理机器翻译错误:译后编辑”(:),由都柏林城市大学的 撰写。为了得到高质量的机器翻译译文,除了利用前一章节所述的译前编辑来避免译文错误的发生,还需借助译后编辑识别并修改错误。该章聚焦译后编辑过程,探讨的主要话题包括译后编辑的定义和分类、译后编辑标准及准则、译后编辑界面、译后编辑努力测量、译后编辑者资质及培养。在机器翻译持续发展的背景下,译后编辑者资质及培养开始受到越来越多国内外学者的关注。该章作者总结了 和 的观点,认为好的译后编辑者应该掌握翻译技能,工作高效,遵守准则并且对机器翻译技术持有正确的态度,同时简要列举了目前国外部分高校的译后编辑能力培养模式。第六章论题为“伦
9、理与机器翻译”(),由都柏林城市大学的 撰写。翻译技术因人而生,又赋能于人,因此,所有与翻译技术相关的问题都可看作与“人”相关的问题(:)。翻译伦理指翻译的主动行为人在翻译活动中所遵循的道德准:则(许宏:)。该章围绕机器翻译的伦理问题,通过举例说明的方法,从数据所有权、数据使用许可、数据分配、个人数据隐私以及机器翻译评估中的伦理问题 个方面引导读者思考机器翻译系统发展过程中翻译数据使用涉及的法律和伦理问题,并从翻译利益相关者及风险和责任两个角度出发,分析了专业工作流程中机器翻译使用存在的伦理问题。该章还指出机器翻译对可持续性和多样性的贡献,并进一步拓展了翻译伦理的概念,探讨了计算机作为伦理主体
10、的话题。通过对机器翻译系统开发和使用中相关选择和固有风险的论述,该章旨在帮助用户在使用机器翻译的过程中“做出明智且合乎伦理标准的决定”(:)。第七章论题为“神经机器翻译原理”(),由西班牙阿利坎特大学的 、和 共同撰写。该章主要论述了神经机器翻译原理,涉及众多计算机领域的专业概念和技术细节。为了使读者全面了解机器学习和人工神经网络原理,作者首先比较了人工翻译过程和神经机器翻译过程,在此基础上,介绍了包括人工神经元、人工神经网络、人工神经元的层、神经机器翻译、神经网络训练和神经网络泛化在内的人工神经网络相关概念。文章探讨了自然语言处理领域中非语境的词嵌入的基本原则并对 模型和循环模型这两类最常用
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