李梅：机器翻译对未来翻译教育有何影响？

徐

李

您认为机器翻译译后编辑质量的主要影响因素有哪些？

机器翻译译后编辑质量的主要影响因素可从机器翻译和译后编辑这两个方面分别来看。影响机器翻译质量的因素与翻译引擎、语言对、语言方向以及垂直领域等有密切关系。翻译引擎包括诸如百度翻译、谷歌翻译、DeepL等通用翻译系统，也包括企业内部部署的专用机器翻译引擎。由于企业拥有自己的语料库以及术语库，所以这些专用机器翻译引擎产生的译文质量往往可达相当高的水平。机器翻译引擎或系统的选择对翻译质量的影响较大。语言对涉及资源高以及资源低的语言，两者机器翻译结果完全不一样。比如汉语和英语都属于资源高的语言，汉语和英语语言对的机器翻译质量较高，准确度可到70-80%。相比之下，汉泰语言对的机翻质量则达不到这么高的水平，因为泰语属于低资源语言，缺乏能够用来训练机器翻译模型的高质量泰语语料，因此很难达到好的机器翻译效果。此外，当语言方向发生变化，机器翻译结果也有所不同。同一款引擎，汉英与英汉机器翻译质量会有所差异。而就垂直领域而言，一般来说，专门部署的机器翻译比通用领域的机翻质量更高。但我近年来的翻译实践也证明：有些通用机器翻译系统在诸如医学、法律等领域已做得十分让人惊喜了。

影响译后编辑质量因素众多，除了译后编辑人员的语言能力外，还包括译后编辑速度，质量要求，使用工具，译后编辑人员的经验以及在译后编辑过程中如何利用原文和机器译文等等。在MTPE模式中，可以说译后编辑人员本身的语言能力决定MTPE质量上限。比如母语为汉语的译员做汉英机器翻译译后编辑，译文的质量很大程度上取决于译后编辑人员的英文水平。如果译员英文水准有限，对机器译文很难做出判断，甚至有可能把机器翻译的正确译文改错。如果用户对译文质量要求不高，则无需在译后编辑花费太多时间和成本。

您最近做了一项有关原文对译后编辑影响的研究，能跟我们谈谈这项研究吗？

我2021年做了一项有关机器翻译译后编辑过程中原文对译员影响的研究。之前，针对MTPE中原文的角色，我做了一个在线问卷调查。结果是：85%的受访者认为译后编辑过程中参照原文十分必要。63%的受访者在做译后编辑时对原文依赖程度高达70%-80%，只有1%的人基本不参照原文。这个结果与我平日的观察不符，因为我实际中发现译后编辑中对原文的依赖程度降低。

为对原文对译后编辑的影响提供科学的依据，我决定做个测试。于是邀请了42位职业译员参与测试。测试文本4篇，英译汉，汉译英各2篇。2篇中1篇机器翻译译文提供原文供译后编辑人员参考，另1篇机器翻译译文不提供原文给译后编辑人员。英译汉文本主题为新冠疫情，汉译英文本主题为经济。英译汉采用谷歌翻译引擎，汉译英采用百度翻译引擎。测试的统计数据以及对译员译后编辑的样本分析表明，译员在译后编辑的过程中是否参考原文对译后编辑在时间上有一定影响但不显著，在质量上影响不大。同时，机器翻译质量越高，参照原文与否对MTPE质量影响越小。相比之下，语言方向对MTPE质量影响较大。语言方向分为目标语为母语以及非母语两种情况。目标语为母语时，PE译文质量更高。反之，译文质量则不是很理想。有时译员甚至错误地进行了译后编辑。本项研究结论是：决定译后编辑质量的关键因素是译员的目标语能力水平。如果译员能力较弱，参考原文甚至会降低译后编辑质量。这项研究还表明，现在机器翻译的高质量已很大程度上避免了译文中的拼写与基本语法错误。所以，译后编辑过程中，译员基本无需像以前那样花大量时间和精力在修改语法，拼写等低级错误上，可把更多精力放在斟词酌句以及语言风格等高级的修改上。在MTPE模式中，不建议译员大刀阔斧地改写MT译文，这背离了译后编辑基本原则，不能最大限度地利用MT译文。这样的译后编辑更接近于传统人工翻译，对于提高译后编辑效率没有帮助。本项研究结论并不意味着MTPE过程要抛弃原文，但是何时需要参考原文、如何参考原文值得大家做深入研究。有兴趣的读者可以参阅我2021年发表在《外语教学》上的论文：机器翻译译后编辑过程中原文对译员影响研究。

您认为机器翻译的帮助是否意味着对人工译员的要求降低？

其实，随着机器翻译的发展，对译员能力要求不降反升。对译员而言，除了传统的基本要求，如优秀的文字处理和编辑技能、源语言和目标语言知识、根据客户质量要求平衡翻译速度和成本、适应不同翻译任务的工作要求等，译员还必须面对机器翻译所带来的一系列问题和挑战。比如，需要了解特定机器翻译系统的优缺点，知道在哪个垂直领域用哪款翻译引擎译文能达到更高质量。此外，还有非常重要的一点是，译员能够快速判断MT译文是否有利用价值，决定是否采纳该MT译文。IBM曾提出2秒速决的建议，也就是译员必须在2秒之内对MT译文做出准确判断，由此提高MTPE效率并节约成本，否则无法发挥MTPE的价值。这些由机器翻译带来的挑战无疑对传统译员提出了更高的要求。