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06/29

2018

文献翻译的几个小技巧

在这个搜索引擎发达,信息传播和接收量如此大的时代,各种类型的文献翻译,包括专业学科文献翻译在内,都比几十年前需要去图使馆查资料,或需要多年翻译经验的年代,容易很多。   我们需要的主要能力在于,充分利用搜索引擎和强大的学习能力。可用的技巧包括,拆分句子结构,拆成术语+非术语;酌情学习行业知识。   如果是英翻中的话,技巧主要有以下几点:   1、拆分句子结构,拆成术语+非术语:   因为翻译中,第一个技术难点在于术语,第二个技术难点才是行业知识。因为有时候整句话的术语翻译完后,虽然整个句子的意思你还是看不懂,但是从翻译角度来讲,已经翻译无误了,这个技巧很类似于机器翻译。   2、 学习行业知识:   有时并不是术语都翻对了,整句话就可以翻对。当一句话中,因为行业内默认的共同知识,文献作者省略了描述的步骤,在没有背景知识的情况下,很难翻对。这样你的确需要适当学习行业知识,补全省略的语境。   如果是中翻英的话,技巧与英翻中基本类似,就是解构、验证和学习行业知识。并且,因为很多中文文献中,术语的用法基本都是中文里本身就有的,所以查出来基本就是标准翻译。

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06/29

2018

论文翻译遵循的技巧和注意事项

随着中国文化的国家化发展交流和学习,人们越来越注意语言的重要性。无论是生活还是工作上用的也越来越频繁了,这也就产生了一个行业的诞生-翻译公司。他们负责多种语种的翻译任务及各种论文翻译。那么我们就来说说翻译公司的翻译技巧和注意事项。   一、论文翻译的原则技巧   (1)忠实内容   译者要完全而准确地表达原作内容,不能根据自己的好恶随便改动、曲或改变原作,也不能有任何遗漏,阉割或任意增删的现象。否则就会使原作的内容残缺不全或面目全非,至少也会使原作文的内容不准确。   (2)明白通顺   译者要用规范化的、明白晓畅的现代语言进行翻译,不能逐词死译生搬硬套,不要有文理不通通、结构混乱、逻辑不清的现象。否则,不是损坏原文内容的准确性,就是损坏译文语言的正确性,或者使二者受到到影响。   3、时态方面   时态发挥着传达信息的作用。通过时态的选择和在同一篇论文摘要中不同时态的搭配使用,译者可以很便捷地表达出各个研究行为间的时间先后次序以及相互之间的影响与联系。然而。在许多论文摘要翻译中存在着时态运用不当的问题,这样会严重影响读者对论文的理解也会降低科技论文的水平。科技论文摘要的英译常选用的时态有一般现在时、一般过去时和现在完成时。   4、句法方面   在翻译论文摘要时,译者要意识到中英文不同的句子结构特点,即:中文句子是线性结构,侧重语意的连贯性;而英文的句子是空间构型,侧重语法的完整性。   二、论文翻译的注意事项   1、深厚的专业背景   高水平的论文翻译对于译员来说是极具挑战的。译员不仅要有出色的人工翻译水平,同时也应当具备相当高的专业背景知识。例如“柳生但马守宗矩”就考察了日语人工翻译的译员们对日本古代称呼的了解程度,这里的“柳生”是姓,“但马守”是官职,“宗矩”则是他的名。可千万不要误以为他的姓是柳生,名是但马守宗矩。    2、熟知参考文献   对论文而言,难度固然存在,但是在翻译论文时也是讲究灵活性的。译员应该对论文所引用的参考文献有深入的研究,通过这些参考资料可以帮助译员对译文主体有更清晰的把控,并且在翻译过程中也能巧妙利用进去,使论文翻译起来更加准确。   3、一定的翻译技巧   翻译是有规律可循的,针对不同类型的论文,熟练掌握译文的翻译技巧必不可少。比如在中英文翻译中,英语的定语修饰语和状语修饰语往往在被修饰语之后,而汉语则相反,因此在翻译时要把语序调转一下。类似的方法其实还有很多,都需要译员勤加练习,多总结翻译经验,久而久之,定会取得很大进步。   4、严谨的工作态度   高质量的论文翻译是将专业信息在两种或两种以上语种之间所进行的转换。 从事人工翻译服务的译员们必须要有一丝不苟的态度和严谨的工作作风,才能将原文的文意表达的更加清楚明了。   以上就是论文翻译的一些翻译技巧和一些注意事项,总之小编认为在选择翻译公司的时候要工具自己的实际情况来看实际问题,选择合适自己才是最重要。

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01/15

2018

人工智能 VS 人工翻译

随着 AlphaGo 在人机大战中完胜了世界围棋冠军、职业选手李世石,人们开始重新审视人工智能的潜力。在此之前,很多人都相信,围棋代表着人类的终极智慧,而这一终极智慧是机器永远无法企及的。但现在,大数据加上先进的算法就让人类永失了在这“终极智慧”上的骄傲。尽管 AlphaGo 所代表的人工智能没有自我意识,并不能“像人类一样思考”,但是它所具有的潜力却可能胜任很多目前看来只有人类大脑才能胜任的工作。 那么问题来了,人工智能有没有可能代替人类完成高水平翻译? 笔者为一名专业译员,给出的回答却是:完全有可能。只不过不会在短期内实现。 目前,机器翻译的实力仍处于“能看懂大概”的字面直译水平,在专业译员的眼里,这样的水平自然是拿不出手、摆不上台面的,没有太大实际应用的价值。甚至当看到翻译质量拙劣的译文时,专业译员都会首先怀疑其是否为“谷歌”翻译的。这也让很多翻译从业者都吃了定心丸,感觉自己的工作不会在将来某天被机器取代。因为要做好翻译这项工作需要从业者熟练掌握至少两门语言,还要通晓语言背后所蕴藏的文化、多学科专业知识以及语言转换的技巧等,一个受过高等教育的人要想熟练驾驭翻译技能都是需要付出大量时间去打磨的,而这些对于没有自我意识的机器来讲就更是困难重重了。 然而,人工智能要想达到甚至超越专业译员的水平,却可以通过其他方式来实现,比如大数据分析加高级语言译解算法,就像“无法像人类一样思考”的 AlphaGo 可以在需要大量逻辑思维的围棋中战胜人类那样。但是,通过这种方式进行实现高质量翻译也仍面临着巨大挑战,这也是短期内无法实现的原因。 首先,优质的大数据从何而来? 有人说,这还不简单,世界上有那么多双语电子文档,如书籍、网络文档、影视作品、音乐甚至各个翻译公司的“翻译记忆库”(TM),将其集中整合起来,不就可以作为机器翻译的大数据库来源吗?但问题就出现在这,在这些看似可以作为数据库的原料中充斥着大量质量不高甚至错误的译文,这种现象也反映在:很多译本书籍的 Amazon 读者评论中,时常会见大家到对翻译质量的吐槽,有些书的译文可读性甚至都到了令人发指的程度;在不少世界 500 强公司的官网中,都可以很容易找到浓重的翻译痕迹或错译之处;在翻译公司从业过的人都经历过很多历史 TM 中充斥着的蹩脚译文与错误。 翻译是一项基于人的工作,就像任何行业一样,从业者虽然众多,但精英者只占很小的比例,但是翻译的过程又无法像制造业一样可以实现大规模生产,就导致了想要建立优质的翻译大数据库是很难的。 再者,高级的语言译解算法也尚未发展到一个完美的高度。 要知,将不同语言的内在语义抽象出来,再将其编排成另一种语言的树状语法,然后得到线性的句子需要十分复杂的计算过程。语言的表达内容既可以是简单的、日常的,也可以十分复杂、蕴藏智慧。从目前行业领先的语音智能助手 - 苹果 siri 和微软 Cortana 的智能水平来看,它们的语言解析能力尚处于可以理解一些日常的简单对话,但对于稍微复杂一些的表述还是“听不懂”的状态。可见,高级语言译解算法的发展还有很长一段路要走。 尽管人工智能面临着这些挑战,但正如 Ray Kurzwell 在《奇点临近》一书中所指出的:人类社会的技术进步速度是按指数级增长的,技术爆炸可能让人工智能更快地发展到一个新的高度。或许人工智能代替人类完成高水平翻译的那一天也不会太遥远。在那一天到来之前。

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01/15

2018

人工智能时代来临翻译即将被替代?

新的一年已经到来,在2017年最值得期待的社会和科技事件中,各国媒体都不约而同地提到了人工智能。2016年12月22日,英国《自然》杂志盘点了2016年的十大突破,人工智能(AI)就成为其中之一。俄罗斯《共青团真理报》网站2016年12月28日发表文章,预测2017年最值得期待的五大科学发现,认为人工智能翻译能实现真正的突破。   人工智能翻译(机器翻译)是通过让机器深度学习把一种抽象符号系统记录和表达的知识、文化、智慧转换为另一种符号系统,这是人工智能涉足人类文明和思维并与人类深度竞争的开始。   人们对人工智能涉足人类文化和精神世界寄予厚望。人工智能学习翻译仅仅是生产初级精神产品,如果这一步能走好,意味着人工智能可以涉及精神产品的深水区,例如,可以写小说、作诗、作曲等。不过,现阶段的人工智能翻译达到的高度是,在某些方面,谷歌研发的人工智能神经机器翻译系统(GNMT)对人类语言的应用和转换上已经达到人的翻译水平,将法语翻成英语或将英语翻成西班牙语的时候,GNMT和人工翻译不相上下。   然而,所有这些还不足以证明人工智能可以媲美人的翻译,更不可能全面取代人的翻译。即便GNMT和人的翻译不相上下,在语义转化方面也还没有涉及更深和更广的语言翻译问题,也即还不可能解决语言哲学的一些本质问题,如语义和语法的深层结构与浅层结构,以及语言的风格。   在圣诞前后,人们纷纷祝福时,Merry Christmas和Happy Christmas已经在困扰人们,到底是用Merry好,还是Happy好。前者是否意味着更庄重、典雅,后者是否更通俗、直白或粗俗。Merry是圣母的名字,Christ是耶稣,圣诞节是耶稣诞生的日子,带有宗教色彩,显然用Merry更符合本义和比较庄严,而Happy就比较通俗和普遍。   但是,作家狄更斯和英国女王伊丽莎白二世并不这么看,狄更斯的作品《圣诞颂歌》赋予了Merry放肆、饮酒过度庆祝的意味,伊丽莎白二世现在也只用Happy Christmas,不用Merry Christmas。那么人工智能翻译该如何把这样的语义翻译到中文或其他语言中,要知道谷歌已经在中译英的谷歌翻译中装置了GNMT,网络版和手机版加起来,平均每天要处理1800万件中译英翻译。更让人蒙圈的是,现在人们喜欢用Merry是因为在读音上能借用Marry的发音和意义,如此就不知道到底Merry更典雅还是更通俗。   还有更多令人工智能翻译头痛的事。语言不只是表达语义还要传达情感,当涉及情感,如“碧云天,黄花地,西风紧。北雁南飞。晓来谁染霜林醉?总是离人泪”和“暮春三月,江南草长,杂花生树,群莺乱飞”时,人工智能翻译能否把这些语句中对情人和故土的情感表达出来?   同样,语言不只是表义,还体现了每个个体在生活中的个性化学习和打磨之后所创造出来的独具个性的作品(包括所有的精神产品),并且有模仿。若人工智能软件GNMT遇到“若有人知春去处,唤取归来同住”和“若到江南赶上春,千万和春住”,如何翻译出其中的差异、借鉴和相似相同之处就有些困难了。   另一方面,语言的深层义既体现为歧义,也表现为比喻义,当面对“人面不知何处,绿波依旧东流”和“人面不知何处去,桃花依旧笑春风”时,GNMT能否把其中的比喻义化为英语中相似相同的语句。   所有这一切都意味着,人工智能翻译如果要让科学与文化相结合并融合,还有很长的路要走,无法轻易地说,人工智能会战胜人类,尤其是在创造精神产品上。

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01/15

2018

人工智能翻译/机器翻译达到什么水平了?

提起人工智能翻译或者机器翻译,最牛的当然还是谷歌,人家坐拥那么多数据和顶尖技术,不牛才怪。 目前来看,Google Translate虽然也会有很多机器本身无法克服的问题,但还是最好的“软件翻译”工具。 为什么我说是“软件翻译”,我自己是自由翻译,有些朋友会误以为我都是用软件翻译或者用机器翻译,问我用什么“翻译软件”。这很冤,咱这可都是手动打出来的字,也就是外界所谓的“人工翻译”。而且我们翻译所说的“翻译软件”都只是帮助排版和识别客户要求的固定词汇的,而不是帮助我们翻译的。 不过也难怪,国内大多数翻译公司的水准实在让人难以恭维,依我看不如让直接用Google Translate,翻译出来的效果应该是比他们那些译员要强的。也不排除他们真的是这么干的。 但如果国内的翻译公司都用上Google Translate,这些翻译公司也就没有存在的必要了,也就彻底沦为了骗子公司。 前两年新闻又报道微软的一个什么翻译软件很牛,几乎已经可以替代同声传译。但是这两年好像也没看到有什么动静。而且微软的很多软件/工具在国内访问是很慢的,比谷歌好不了多少,所以从技术上来说也不见得真能用得上。 提起微软,我还参与过他们的一个搜索引擎语义分析项目,不过后来因为我忙于翻译和网站SEO,他们的工作又太繁琐,我逐渐推出了。这也是有点讽刺——在机器翻译和人工翻译两种工作之间,我竟然选择了人工翻译。 最近发现国内两家公司也不甘寂寞,搞出来什么“神经翻译”软件。为什么不叫“智能翻译”,双双叫“神经翻译“,我也是搞不懂。这名字起的,跟神经病似的,而且机器又不可能拥有什么神经。 这两家公司一个是网易的“有道翻译官”,一个是搜狐的“搜狐翻译”。不得不说还是很有勇气的。我试了一下,有些句子翻译得还不错,当然这些句子你就算是随便找个在线电子词典查查也是能找到差不多的翻译的。 但是还有一个简单的口头语——太牛了,竟然翻错了。连网易的有道词典都能翻出来,可是你自己的“神经翻译”却歇菜了,这还“神经”什么,“智能”什么?看图: 看来人工智能翻译/机器翻译,要想取代人工翻译,还有很长的路要走。 PS:四年前就写过机器翻译/人工智能翻译:人工翻译会被机器翻译取代吗?四年后感觉没啥进步。 后记:不过写这篇文字的时候,看到一篇报道是在讲科大讯飞的“晓译翻译机”,看视频还是可以的,不知道再多说几句会不会露馅。我看京东的售价是2999,对我们用不上它的普通人来说,太贵。但对需要同声传译的企业来说,这属于一次性消费,比请同声传译划算多了——既然它能实现交替传译,同声传译应该也不是什么大问题。 我个人的看法也是,口译会比笔译更快被替代,因为总的来说,口译要求的是现场反应,对翻译质量要求并不高,而某些领域的笔译,比如创译,恐怕是机器无法替代的。

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01/15

2018

人工智能替代人工翻译 机器翻译世界杯谁能赢?

机器翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程,是AI(人工智能)的终极目标之一。1954年,美国乔治敦大学研制出世界首个英俄机器翻译系统。从早期的词典匹配,到词典结合语言学专家知识的规则翻译,再到基于语料库的统计机器翻译,机器翻译的技术研发历程,可谓旷日持久。然而,计算机系统始终难以理解人类的语言,满足不了生活工作所需的“聪明”程度。 直到最近十年,随着AI技术的信息突破,机器翻译正在离开环境苛刻的实验室,开始为市场上的普通用户提供服务。 曾经的机器翻译,只是一个美好的科幻梦想。 如今,它正在变为具有无限可能性的现实,一步步的向我们走来。 人工智能时代的百家争鸣,产品体验决定一切 随着国际化的进一步加深,人们对于不同语种间的沟通需求也愈发迫切,传统的人工翻译行业,或许要受到一次史无前例的挑战。Google、Facebook、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗,都不愿错过这一场人工智能的历史进程。各大科技巨头公司的市场角逐中,产品体验上的易用性,成为了当下评价机器翻译产品的最好指标。 2006年,Google宣布上线Google Translate翻译功能,拉开了最近十年的“人工智能+机器翻译”的AI技术舞台帷幕。2016年Google发布了GNMT-谷歌神经机器翻译系统,将整个输入句子视作翻译的基本单元,大大提升了翻译效率。在不同的语言对比中,GNMT把PBMT与人工翻译的鸿沟缩小了58% ~85%,接近了人工翻译的水平。许多人工翻译工作者感慨:“作为翻译,看到这个新闻的时候,我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧。” Google率先拿出了神经机器翻译的概念,其他科技公司也不甘示弱,从产品和技术上展开了激烈的竞争。9月7日,全球范围内最具权威的国际评测大赛WMT2017,在丹麦首都哥本哈根举行。WMT全称Workshop on Machine Translation,是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。在20多家国际知名机构的激烈竞争中,搜狗提交的中英和英中系统,获得了WMT2017人工评价指标的双向第一名。同时,搜狗提交的中译英系统在20个提交的系统中,获得八项机器评价指标中的七项第一,并且获得主要机器指标BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)第一名。 随着深度学习理念的技术开发,包括Google、Facebook、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗在内的各大巨头,都在试图将深度学习理念应用到机器翻译之中,推出各类产品来探索其应用性。例如搜狗推出的输入法“中英互译”功能,将深度神经元网络翻译系统与输入相结合,利用搜索技术跨越信息阻隔,再用神经元翻译技术打破语言障碍,实现“一边说中文、一边出英文”的智能机器同传翻译效果。 显而易见,中国的语音翻译技术,已经进入了世界最前沿的技术领域。 作为普通用户,我们能享受到多少AI翻译的“红利”? 作为普通用户,人们更关心的是AI智能翻译技术,究竟能在实际应用中达到一个怎样的表现水准。尤其是当用户运用口语化的声音表达时,AI能否准确判断出语音的语义理解,做出准确的停顿思考,最终得到一个合格的翻译成果。 下面,我们就来做几项实际的语音翻译测试。通过和“谷歌翻译”和“搜狗输入法”的智能翻译翻译结果来做对比,挑战各种高难度的翻译语境,验证人工智能的机器翻译水准到底怎么样。 1、情感对话。汉语一向博大精深,许多时候我们说话时的文字内容没有变化,可能仅仅只是前后序列稍加变动,整个语句的语义就大有不同。尤其是在诠释情感对话时,往往会更激烈、更直接、更不看重缜密的语法排列。对于机器翻译成英文来说,这无疑是一个相当难理解的挑战。 原文:曾经我喜欢过一个人,现在我喜欢一个人过 谷歌翻译:I used to have a person, and now I like a person too 搜狗输入法翻译:Once I liked a person, now I like to live alone 机器翻译世界杯的中英互译冠军实力如何?让谷歌和它PK下就知道了 “喜欢过一个人”和“喜欢一个人过”,有着明显的语义区别。搜狗输入法的理解要更准确一些,基本完美的诠释了前后两句话中的中文意境。谷歌的翻译则显得“机翻”的味道太过严重,不符合生活实际。 2、景点地名。当我们身处海外时,经常都会有寻求当地人问路的需要。对于那些不熟悉的景点地名,一个准确直接的英文翻译,肯定能帮上大忙。 原文:格里菲斯天文台怎么走? 谷歌翻译:How does the Griffith Observatory go? 搜狗输入法翻译:How to get to Griffith Observatory? 格里菲斯天文台是洛杉矶的著名景点,中国游客想要问路前往该处,是比较常见的海外旅游对话。双方都理解了中文的语义,但是谷歌的英文翻译略有不足,而搜狗输入法的英文翻译更加准确。 3、诗词古文典籍。诗词古文,是中英文翻译时的一大难点。因为用词语法时的高度省略化,导致翻译时难度倍增,许多人工翻译都显得力有未逮。我们选用了林则徐的一句著名诗句为例,这句诗词寓意深远又朗朗上口,在中国互联网上拥有很高的人气。翻译成英文时,不知道能否准确的还原语义呢? 原文:苟利国家生死以,岂因祸福避趋之 谷歌翻译:Gou Li country life and death, not because of bad fortune to avoid the trend 搜狗输入法翻译:He who would profit the life and death of his country will not avoid it because of misfortune and good fortune 两种英文翻译,都有一些问题。相对来说,搜狗输入法的英文翻译,稍微还原了林则徐这句诗的本意。而谷歌的翻译完全是离题万里,“Gou Li”的翻译一出,表明谷歌对于中文语境的本土化理解严重不足。 总的来说,人工智能技术,在机器翻译领域确实表现出了让人惊喜的水准。无论是说走就走的出国旅游,还是跨洋交流的留学办公,使用语音翻译软件来实现“说中文,出英文”的功能效果,基本都能满足与外国人的日常交流,大大提升彼此的沟通效率。 语音识别与同传翻译的组合,让看起来还很遥远的人工智能概念,变得触手可及。不知不觉中,更加“懂你”的AI技术正在影响着我们生活的每一个角落。

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