機器翻譯軟件中科技類文本的對比

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摘要:人類文明的進步和經(jīng)濟全球化的發(fā)展進一步促進了跨語言的溝通和交流，人工智能和深度學習技術的發(fā)展促進了機器翻譯的新突破。本文將科技類文本在機器翻譯軟件中得到的譯文進行對比，從而發(fā)現(xiàn)機器翻譯過程中存在的問題，為翻譯專業(yè)的學習和研究提供幫助。

關鍵詞:科技類文本;機器翻譯;機器翻譯軟件

一、緒論

隨著人類文明的進步和經(jīng)濟全球化，跨語言交流越來越重要。為了盡可能達到無障礙溝通交流這一目標，機器翻譯成為人們探索研究的新領域。近年來，人工智能和深度學習技術迅速發(fā)展，許多公司引入神經(jīng)網(wǎng)絡技術，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯(NeuralMachineTranslation)得以發(fā)展，這使得翻譯的靈活性加強。但是，目前用于翻譯的人工智能技術仍不成熟，機器翻譯的譯文質量還有待加強。

(一)機器翻譯發(fā)展現(xiàn)狀

機器翻譯(MachineTranslation)，指“利用機器(計算機)翻譯系統(tǒng)，把人類語言翻譯的法則，轉變成電腦的運算法則，使得電腦根據(jù)運算法則，將輸入的源語言(Sourcelanguage)翻譯成所需要的目標語言(Targetlanguage)”(馮志偉，2004)。1954年，美國喬治敦大學在IBM公司協(xié)助下，用IBM-701計算機首次完成了英俄機器翻譯實驗，向公眾和科學界展示了機器翻譯的可行性，拉開了機器翻譯研究的序幕。中國自1956年也開始了機器翻譯的研究。2013年以來，隨著深度學習技術取得較大進步，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯系統(tǒng)逐漸替代了過去基于規(guī)則和基于語料庫的機器翻譯系統(tǒng)。神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)改進了以往機器翻譯系統(tǒng)的不足，由此產(chǎn)生的譯文更順暢、自然、準確(崔林艷，虞金芳，2019)。

(二)科技類文本特征

科技類文本既具有普通英語的特征，也具有自身特征。第一，科技類文本有其嚴謹性。在相關領域的科技成果或進行英語表達的過程中，需要嚴格按照科技領域的基本表達要求進行準確表達。第二，科技類文本具有專業(yè)性?？萍碱愇谋驹趯I(yè)詞匯層面和語言表達層面具有專業(yè)性，不同專業(yè)領域在相同的表達上也有不同表述，領域之間存在著明確的界限。第三，科技類文本具有一致性。在科技類文本翻譯中要保持專業(yè)領域和相同名稱的一致。

(三)機器翻譯譯文對比分析

1．普通詞匯的特殊含義有些普通詞匯應用在某些科技類文本中的意義是不盡相同的，如何理解特定文本中詞匯的意義較難把握。例如:例句1:Intheaeroponicssystem，plantrootsarehangingintheartificiallyprovidedplasticholderandfoammaterialre-placementofthesoilundercontrolledconditions．譯文1:在航空電子系統(tǒng)中，將植物的根部懸掛在人工提供的塑料支架中，并在受控條件下替換土壤的泡沫材料。譯文2:在氣霧系統(tǒng)中，植物根懸掛在人工提供的塑料支架上，并在受控條件下用泡沫材料替代土壤。譯文3:在空氣動力系統(tǒng)中，植物根系在受控條件下懸掛在人工提供的塑料支架和泡沫材料替代土壤中。譯文4:在氣培系統(tǒng)中，植物的根被懸掛在人工提供的塑料容器中，并在控制條件下用泡沫材料替換土壤。分析:例句中“aeroponics”指農(nóng)業(yè)科技英語當中的空氣種植法，又稱“霧培法、氣栽法”，“aeroponicssystem”應處理為“霧培系統(tǒng)”較為合適。譯文2和譯文4沒有較大差別，尚可接受。四個譯文對比發(fā)現(xiàn)，譯文1將其譯為“航空電子系統(tǒng)”，譯文3譯為“空氣動力系統(tǒng)”與文本所要傳達的意思相距甚遠。此外，對“plasticholder”的翻譯略有不足，文中“plasticholder”的可能性有多種，支架、容器等，前三種機翻軟件均處理成“塑料支架”，而有道翻譯將其處理成“塑料容器”更加可取。例句2:InternetofThings(IoT)forSmartPrecisionAgricul-tureandFarminginRuralAreas．譯文1:物聯(lián)網(wǎng)(IoT)用于農(nóng)村地區(qū)的智能精密農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)。譯文2:面向智能精準農(nóng)業(yè)和農(nóng)村農(nóng)業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。譯文3:物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在農(nóng)村智能精準農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)中的應用。譯文4:物聯(lián)網(wǎng)(IoT)智能精準農(nóng)業(yè)和農(nóng)村農(nóng)業(yè)。分析:該句為目標文本的標題，幾個譯文對于“Agriculture”和“Farming”的處理不能準確把握。作為名詞，“Agriculture”和“Farming”之間的區(qū)別在于，“Agriculture”是耕種地面的藝術或科學，還包括農(nóng)作物的收獲以及牲畜的飼養(yǎng)和管理;“Farming”是耕種土地，飼養(yǎng)牲畜等的業(yè)務。通常情況下“Agriculture”和“Farming”共同使用，表示“農(nóng)業(yè)種植和畜牧養(yǎng)殖”。四個譯文將兩個詞都譯成了“農(nóng)業(yè)”。由此看出，機翻軟件很難準確表達普通詞匯的特殊含義，造成了歧義，加重譯者譯后編輯的任務。

2．對句子的處理在處理科技類文本的時候，除了要考慮到文本類型的特征之外，還應該盡可能保證譯文的可讀性，如何盡可能清晰地表達原文觀點和態(tài)度也是一個難題。例如:例句3:Infuture，itwouldbedifficulttasktoprovideafreshandcleanfoodsupplyforthefast-growingpopulationusingtraditionalagriculture．譯文1:將來，使用傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為快速增長的人口提供新鮮和清潔的食物將是一項艱巨的任務。譯文2:今后，利用傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為快速增長的人口提供新鮮和清潔的食物供應將是一項艱巨的任務。譯文3:今后，利用傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為快速增長的人口提供新鮮清潔的食品供應將是一項艱巨的任務。譯文4:在未來，利用傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為快速增長的人口提供新鮮和清潔的食物將是一項艱巨的任務。分析:通過譯文可以看出幾種譯文并無較大差異，但對近義詞“provide”和“supply”的處理不恰當。例句中兩個詞都含有“提供，補給，供給”的意思，“provide”作動詞，“supply”作名詞，在譯文中可以二者取其一。而機翻軟件在處理句子時，可以準確識別出二者的詞性和在句子中的位置關系，但對詞語的動賓搭配無法做出較為合理的分析，只能一一對應進行翻譯。由此可以看出，機器翻譯軟件很明顯能夠識別詞性，但是無法根據(jù)句意做出判斷，提供較好的翻譯。例句4:Discussionaround5Gfallsbroadlyintotwoschoolsofthought:aservice-ledviewwhichsees5Gasaconsolidationof2G，3G，4G，Wi-Fiandotherinnovationsprovidingfargreatercoverageandalways-onreliability．譯文1:關于5G的討論大致分為兩種思想:以服務為主導的觀點，認為5G是2G、3G、4G、Wi-Fi和其他創(chuàng)新的整合，可提供更大的覆蓋范圍和始終在線的可靠性。譯文2:圍繞5G的討論大致分為兩個學派:一種以服務為導向的觀點，認為5G是2G、3G、4G、無線網(wǎng)絡和其他創(chuàng)新的結合，提供了更大的覆蓋面和持續(xù)的可靠性。譯文3:圍繞5G的討論大致分為兩個學派:一個是以服務為導向的觀點，認為5G是2G、3G、4G、Wi-Fi和其他創(chuàng)新的整合，提供了更大的覆蓋范圍和永遠的可靠性。譯文4:圍繞5G的討論大致可分為兩派:一種以服務為主導的觀點，認為5G是2G、3G、4G、Wi-Fi和其他創(chuàng)新的整合，提供更大的覆蓋范圍和始終在線的可靠性。分析:首先，四種機翻軟件對“twoschoolsofthought”的處理各不相同，分別譯成了“兩種思想”“兩個學派”“兩派”。后文緊接著要描述的是基于客觀事實的觀點，“思想”和“學派”都不符合原文特點。其次，“always-onreliability”在四種機翻軟件的譯文當中都存在分歧，“始終在線的”“持續(xù)的”“永遠的”這樣的譯文雖符合詞意，但考慮到文本特點，未能清晰地表達原文意思，反而使讀者不知所云，在譯文2和譯文3中在翻譯“providing”時還出現(xiàn)了時態(tài)問題。

結語

本文以科技類文本為例，對谷歌、搜狗、百度、有道翻譯軟件進行測試，由此得出結論:科技類文本有其特性，在翻譯時要根據(jù)文本特點選擇單詞所對應的正確含義?？傮w來看，翻譯軟件不能對文本特點做出分析，無法正確處理特定文本中某些詞匯的特殊含義。但機器翻譯軟件能基本譯出句子大意，在句子結構處理和譯文表達上有待加強。目前，機器翻譯還是輔助性工具，譯者應該熟練掌握翻譯技巧，提高自身翻譯能力，在機器翻譯軟件的輔助下做到有效輸出，進而推動機器翻譯的發(fā)展。

參考文獻:

［1］崔林艷，虞金芳．人工智能背景下機器翻譯質量對比分析與前景展望［J］．皖西學院學報，2019，35(02):48-53．

［2］嚴勝琳．機器翻譯軟件對比———以法律文本為例［J］．現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2019，40(01):165-166．

［3］張卉媛，楊士超．谷歌和百度機器翻譯系統(tǒng)對軍事英語文本中句子翻譯之對比研究［J］．科教文匯，2019，478(034):184-185．

作者：關昊 馬紅軍 單位：河北農(nóng)業(yè)大學外國語學院