消除机器翻译的3个常见误区

　　广东翻译吖编辑发布 03-22 08:52:03

　　在我们的机器翻译系列的第一部分“机器翻译简介 ”中，我们提供了MT的简要历史，介绍了该技术的概述并介绍了其在当今商业中的应用。

机器翻译多年来一直受到质疑，这是可以理解的。对于专业/工艺（翻译）来说，准确性和文化适宜性是最终产出质量的两个主要指标，依靠的工具只能让你在那里获得一定比例，一定比例的时间似乎与什么相反你想要完成。 然而，每年似乎MT都在改进 - 在正确的手中并通过正确的流程应用于正确的内容。 在我们的第二部MT系列中，我们将讨论MT的三个神话，以消除一些常见的误解，并帮助进一步澄清其适用性。 误区1：“机器翻译将来会有用，但我们还没有。” 无需爬上您的DeLorean并启动助焊剂电容器 - 未来就在这里！但是机器翻译的“当前”未来并不像科幻电影让我们希望的那样先进。 今天，我们确实看到了一个令人印象深刻的知名公司和组织的样本列表，目前正以某种形式调查和/或使用MT技术。公司包括： 机器翻译-MT Adobe Autodesk Caterpillar Cisco Citrix Dell eBay Google Harley Davidson Hewlett-Packard Intel John Deere Medtronic Microsoft Oracle Philips Siemens Yahoo! [见TAUS会员名录 ] 令人印象深刻的是，许多这些公司和其他组织报告说，使用MT帮助他们缩短了与MT相关项目的周转时间和成本。请记住，这些公司中没有一家专门使用MT，有些公司会使用后期编辑工作来获得最终产品。 这些公司是否将MT用于其网站的主页或您在地铁上看到的广告？很可能不是，但你会发现听到公司如何应用MT以及他们对它的反馈意见令人惊讶，这导致我们陷入神话＃2 ...... 误区2：“机器翻译质量太差了，任何由机器完成的翻译都是无用的。” 我们都听过可能由机器完成的令人震惊的翻译。我们都知道使用谷歌翻译来做法语作业是个坏主意。但是，如果说机器翻译质量如此糟糕以至于不可能有任何实际用途，那将是不公平或误导的。让我们看看一些真实世界的例子，这些例子应该有助于让这个神话得以休息。 PayPal Inc.的质量负责人Catherine Dove 。在2011年TAUS用户大会上，她说：“人的质量对于PayPal来说还不够好。”（在TAUS YouTube频道上观看会议视频）可能引起了不少关注。）。将本地内容本地化为24种语言时，PayPal面临许多挑战。例如，它们的内容不包含完整的句子，并且包含大量标签。对于人工翻译来说，正确处理标签并且经常会出错是很有挑战性的。最重要的是，PayPal翻译必须在非常紧迫的期限限制内工作，但将多个语言学家应用于同一项目会导致不一致。PayPal正在通过他们称之为“机器辅助人工翻译”的流程获得MT的帮助.Catherine Dove解释说，对于他们的内容，MT在处理标签方面更善于人工翻译，而“MAHT”流程有助于PayPal提高一致性，允许人类后期编辑专注于风格，流畅性，语音，品牌和语气，并将翻译内容的内部返工降低20％。 在2012年TAUS用户大会上，来自微软，eBay，思科和戴尔等公司的MT用户小组被问及他们如何让各自组织的MT非信徒购买该流程，并相信MT质量足够好。他们的答案非常有见地。（请参阅TAUS YouTube频道的会议视频）。思科高级运营经理Tim Young解释说，由于后期编辑流程以及与后期编辑服务提供商的关系，思科对其MT输出质量充满信心，这些关于质量的对话正在让位于更多关于诸如上市时间以及创作和内容管理过程之类的有意义的对话。 戴尔翻译总监Wayne Bourland将MT应用程序比作翻译记忆库技术的应用; 每个工具只是本地化拼图的一部分，人工触摸仍然以编辑后的形式存在。他还提出了一个有趣的观点，我们将在后面的博客中探讨：终端用户可能不会期望“完美”的翻译质量，而“足够好”的质量可以满足最终用户的语言需求，同时让戴尔能够专注提供客户需要的其他东西，例如Dell.com上的点击次数减少，以获取他们所寻求的内容。 当你从这些公司的嘴里听到它时，就不可能否认MT今天有用且适用，并且在某些情况下质量可以接受（或高于标准）。 误区3：“机器翻译将取代人类翻译。” 永远不要说“从不”，但机器翻译在我们的有生之年不可能取代人类翻译。机器翻译不是颠覆性的创新; 人工翻译不会遭遇与胶卷相机，盒式磁带和软盘相同的命运！只要机器无法像人类大脑一样有效地掌握语境，习语，俚语，风格，语调或文化差异，就会一直呼唤人类翻译。事实上，谁比合格的翻译更好地运行MT系统？ 让我们仔细看看“上下文” - 继续进行并跟随一个段的内容，这会影响该段的含义。例如，“谎言”一词可以具有许多不同的含义，这取决于使用它的上下文。回想一下统计MT引擎在概率的基础上工作：对于源文本的每个片段，存在许多可能的目标片段，其具有不同程度的正确翻译概率。软件将选择具有最高统计概率的片段，与附近片段中的上下文信息无关。大多数统计MT引擎无法获取上下文详细信息。 看来翻译人员无所畏惧，然而，对MT的大部分反击似乎来自专业的人工翻译人群。自我保护是一种强烈的本能，当然世界上700,000多名译员中有相当大比例的人感到受到这种技术的威胁??。有些人甚至可以通过扩散我们讨论过的一些神话来尽力阻止它的使用。 机器翻译和人工翻译并不相互排斥; 正如我们所看到的，像PayPal，戴尔和思科这样的公司使用MT作为其本地化流程的一个步骤。也许有一天，更多的翻译人员愿意并且能够使用MT作为他们工作的工具，就像他们在多年不情愿地使用翻译记忆库一样。 结论 到目前为止，应该清楚机器翻译（1）今天正在使用，（2）是为企业用户提供良好或“足够好”质量的过程的一部分，这个过程还包括（3）人工翻译，谁是并将永远是本地化难题的重要组成部分。 希望这有助于消除围绕机器翻译的一些常见误解。你能想到其他常见的机器翻译神话或误解吗？如果是这样，我们邀请您发表评论！