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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」( 二 )


机器翻译还面临一个更大的实际问题 ， 因为机器翻译系统都是事先训练好的 ， 目前缺乏非常有效的强大反馈学习能力 ， 比如译员修改了机器翻译译文错误 ， 下次翻译的时候 ， 机器翻译还会犯同样的错误 ， 当然可以引入添加用户术语词典来优化机器翻译品质 ， 但这个能力非常有限 ， 主要能力只能体现在术语翻译本身 ， 对于句子结构翻译错误、省略翻译错误、重复翻译和漏译等问题无效 。 所以如何让机器翻译能够自动学习译员的纠错信息来优化翻译品质 ， 这个一个非常值得研究的课题 。
前面提到不同人工译员的译文风格可能会有所不同 ， 这就导致要求所有译员基于同一种译文风格（同一套机器翻译的译文风格）进行修改后编辑 ， 有时候也是非常痛苦的事情 。 曾有人提出一个问题 ， 机器翻译能否通过自学习机制 ， 让自动翻译结果的译文风格慢慢吻合使用者（译员）的译文风格呢？这个也是非常有趣的话题 ， 也许值得进一步研究 。
除了译后编辑工作模式外 ， 机器翻译还有另外一种方法来帮助人工翻译 ， 我们称之为交互式机器翻译 。 主要动机是希望尽量不改变人工翻译习惯来使用机器翻译服务 。 举个简单例子 ， 人工翻译一个长句子的时候 ， 比如从左到右翻译 ， 当人工翻译一部分片段的时候 ， 将人工翻译的（部分）译文作为约束条件作为输入 ， 要求机器翻译结果保持人工翻译结果前提下 ， 给出其它未翻译部分的译文 。 当然交互式机器翻译的实现方法可能还有很多 ， 基本思想就是充分尊重人工翻译结果的前提下 ， 尽可能提供机器翻译帮助 。 从理论上来说是非常有趣的 ， 但其中涉及到操作模式的用户体验问题 ， 再加上每个人工翻译过程是否严格遵循从左到右翻译等等 ， 如何设计一个良好的交互式机器翻译用户体验 ， 好像不是非常容易 。
直觉上来说 ， 译后编辑工作模式可以作为交互式机器翻译的特例 ， 相对来说 ， 一种具有良好用户体验的交互式工作模式容易被译员所接受 。 其实对于译员来说 ， 翻译水平也有高低 ， 对于辅助翻译工具的要求也有不同 ， 简单打个比方 ， 就算机器翻译给出一个译文 ， 如何判断这个译文质量好话 ， 也是一个挑战 。 如果译员认为机器翻译译文质量好 ， 也许可以采纳 ， 否则就拒绝 ， 前提是他能够准确判断质量好坏 。 另外对于译员来说 ， 有时候需要更多的翻译辅助能力 ， 比如查找一些更好的单词译文、短语译文和译文结构选择 ， 也许希望推荐一个高质量的例句等等 ， 总之 ， 除了机器翻译技术本身 ， 交互式机器翻译的关键在于如何设计一个用户体验良好的交互模式 。
其实如何评价机器翻译对人工翻译的作用 ， 这个也是不太容易回答的问题 。 是不是能够提供质量好的译文 ， 就说明有帮助呢？好像也不一定 。 两个译员可能对机器翻译的辅助翻译能力也有不同的期望和需求 ， 这一点不能简单从机器翻译技术好坏角度来分析 ， 甚至有可能因人而异 ， 这个就不容易讨论清楚了 。 总之绝对没有那么简单的说 ， 机器翻译品质提高了 ， 对人工翻译的帮助就更大了 。 这个观点好像是对的 ， 也好像不对 ， 感觉有点怪怪的 。
有时候我就想到每天回家陪孩子学习 。 每个孩子的学习能力和基础是不一样的 。 我们可能将小孩找补习班 ， 假定补习班老师水平是没有问题的 ， 如果简单灌鸭式或者不因人而异 ， 补习的效果不太容易达到预期的效果 。 从这个角度来说 ， 我有个想法 ， 是否存在一种“以人为本”的辅助翻译技术？机器翻译能够帮助人工翻译 ， 这一点大家都不会有太多疑问 ， 关键是如何帮助 ， 如何实现更好的辅助翻译过程？
目前我们研究译后编辑和交互式工作模式 ， 大多时候都是从技术本身出发考虑更多 ， 我们也许应该多问问译员 ， 他们需要哪些帮助 ， 体现以人为本的辅助翻译能力 。 举个例子 ， 有些译员在翻译一篇文章的时候 ， 如果事先提供一篇机器翻译译文 ， 先阅读一下 ， 快速了解原文的内容 ， 就算后续没有采用译后编辑和交互式机器翻译模式 ， 也可能会提高翻译效率 ， 降低翻译代价 ， 这个也是可能的 。 毕竟人的精力是有限的 ， 连续工作一天的人工翻译工作 ， 也会非常疲劳 ， 有了机器翻译译文作为参考 ， 也许可以降低工作强度 ， 减少疲劳 。


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