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AI科技评论：观点 | 朱靖波：辅助翻译技术需「以人为本」


【AI科技评论：观点 | 朱靖波：辅助翻译技术需「以人为本」】

AI科技评论：观点 | 朱靖波：辅助翻译技术需「以人为本」
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编者按：朱靖波教授是小牛翻译创始人、东北大学计算机学院教授 ， 为国内外著名的机器翻译学者 。 在本文中 ， 朱靖波教授反思了当前机器翻译技术所带来的“译后编辑”模式（即人工翻译过程变成纠错校对后编辑过程）的不足之处 ， 并提出机器翻译研究应尝试开发“以人为本”的辅助翻译技术 。
当前 ， 机器翻译技术大多是从技术本身出发 ， 考虑的视角一般是普通人 ， 但却忽略了对机器翻译有较强需求的人工翻译人员的需求 ， 导致译员在借助机器翻译进行译后编辑过程中 ， 存在一系列矛盾之处 。 “以人为本”的辅助翻译技术 ， 即从译员的角度考虑他们真正需要哪些帮助 。 这种观点是一种研发视角的思想变革 。
作者 | 朱靖波编辑 | 贾 伟
自从上个世纪四十年代计算机诞生之时 ， 机器翻译就成为大家首先想到的计算机应用之一 ， 帮助解决人工翻译代价高、效率低的问题 。 机器翻译技术经过几十年的发展 ， 翻译能力越来越强 ， 从基于规则的方法、统计机器翻译技术到现在主流的神经机器翻译技术 ， 对人工翻译的“降本提效”方面帮助越来越大 。 前一段时间甚至引发机器翻译代替人工翻译的争论 ， 经过这两年的讨论 ， 大家各自心里都有自己的评判 ， 至少从原先的对立性观点 ， 慢慢转变成为共存性观点 。 我写本小文的目的不是为了讨论这个问题 ， 而是想分享一下我对机器翻译如何帮助人工翻译的一些想法 。
利用机器翻译帮助人工翻译 ， 通常称之为辅助翻译技术（CAT） ， 也可以叫作机助人译 。 也有人在研究人助机译技术 ， 这个不是本文讨论的重点 ， 但我觉得两者可以有机融合 ， 相互促进 ， 共同受益 ， 也是一个有趣的话题 。
回到传统辅助翻译技术话题 ， 暂时抛开不讨论翻译记忆技术（Translation Memory） ， 基本思想是保留之前翻译好的数据 ， 采用检索的技术 ， 避免重复翻译的工作 ， 对于经常翻译特定任务的人工翻译来说 ， 帮助是挺大的 ， 比如翻译汽车手册 ， 不同版本的手册重复度可能达到60%以上 ， 可以大大降低人工翻译代价 。 翻译记忆的技术充分发挥了计算机的存储检索优势 ， 最大的问题就是检索匹配过程比较严格 ， 翻译记忆库的覆盖度大小决定了使用效果 ， 特别是初期还没有大规模的翻译记忆库的时候 。
目前很自然想到的机器翻译辅助人工翻译的应用模式是译后编辑 ， 基本方法非常简单 ， 人工对机器翻译结果进行纠错校对和后编辑 。 从理论上来说 ， 如果机器翻译输出的译文质量高 ， 可以大大降低人工翻译后编辑的代价 。 换句话说 ， 对人工翻译的帮助效果完全依赖于机器翻译的译文质量好坏 。 从实际应用来看 ， 在很多特定领域的翻译任务中 ， 机器翻译的译文质量没有达到人工译员的期望 ， 因为很多时候机器翻译系统的构建是通过通用领域双语数据构建的 ， 当然基于特定领域的双语数据构建的机器翻译系统 ， 译文翻译品质有可能提升10%甚至更高 ， 这样的话 ， 对人工翻译的帮助会更大 。
机器翻译的表现有点不同于人工翻译 ， 比如在翻译一篇文章的时候 ， 经常会出现有些句子翻译很好 ， 有些句子翻译质量不好 。 当人工翻译看到一篇混合翻译质量好与不好的译文 ， 也会大大降低人工译员对机器翻译的好感 。 所以从应用角度来看 ， 如何对机器翻译译文质量自动评价 ， 比如用不同颜色标注不同质量的译文句子 ， 人工译员可以选择高质量译文句子进行后编辑 ， 忽略质量不好的译文句子 ， 也是一种可以考虑的选择 。
译后编辑工作模式的另一个问题是改变了人工译员的翻译习惯 ， 将人工翻译过程变成纠错校对后编辑过程 。 严格上来说 ， 这是一个弊端 ， 对于不同年龄的译员来说 ， 接受度可能是不一样的 ， 也许年轻的译员接受度会好一些 ， 对于资深译员来说 ， 接受度会差很多 。 另外还有一点 ， 机器翻译的译文就算正确 ， 由于翻译是一个具有艺术性的工作 ， 每个译员也许拥有不同的翻译风格 ， 涉及到用词和句子结构选择 ， 因为一个句子实际上会存在很多种不同的正确翻译结果 ， 所以有信达雅三个层次的翻译水平 。 特别是针对一些高水平翻译来说 ， 不是简单译文能够准确表达原文意思就可以的 ， 比如诗歌翻译需要讲究境界 。 我猜想高水平译员对于翻译也有不同的态度 ， 对于译文的质量要求也不同 ， 所以完全改变他们的翻译习惯 ， 缺乏参与性 ， 只是简单纠错校对工作 ， 也会让他们大大降低使用机器翻译的兴趣 。


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