人工智能技术在计算机辅助翻译软件中的应用与评价

发布时间：2021-03-07 04:46

　　人工智能时代,计算机辅助翻译软件也在不断集成和增加基于人工智能技术的新功能,其目的是希望通过采用新技术进一步提高翻译效率,缩短项目周期,同时降低翻译成本。鉴于目前以"人工智能"和"翻译软件"为关键词的研究成果还不多,本文选取Memsource软件AI驱动的非译元素功能和机器翻译质量评估功能,以及SDL Trados Studio软件的自适应机器翻译功能作为研究对象,分析和探讨这三个典型的人工智能技术驱动的新功能的设计初衷、具体应用和实际效果,最后对其进行简要评价,希望以点代面说明当前人工智能新技术在计算机辅助翻译软件智能化发展过程中发挥的革命性作用、尚存在的问题和可能的发展方向。 

【文章来源】：中国翻译. 2020,41(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

译前分析结果

“机器翻译质量评估功能”的具体应用与“AI驱动的非译元素功能”的应用非常相似：一是用于译前分析，二是用于预翻译。除此之外，也可以在翻译过程中，逐个句段实时发挥作用。1）译前分析。若想在译前分析机器翻译的质量，需要勾选“包括机器翻译匹配（测试版）”选项。笔者在前文提到的测试项目中，同时勾选了非译元素选项。

在CAT软件中使用机器翻译通常有两种方法：一种是译前批量预翻译，另一种是翻译时逐句提供参考译文。对于通用机器翻译（Generic MT）引擎，无论是批量预翻译，还是逐句提供译文，译后编辑修改的内容都会存储到翻译记忆库中，在译后编辑过程中以翻译匹配的方式发挥作用。译后编辑人员在译后编辑过程中遇到的问题通常没有机会反馈给机器翻译引擎提供商。如果是内部定制的机器翻译引擎，译后编辑人员也往往是在工作结束之后反馈问题，以帮助机器翻译引擎调优（Refine）和再训练（Retrain）。与通用机器翻译引擎不同的是，自适应机器翻译引擎采用逐句提供译文的方法，编辑修改的内容立即就会被自适应机器翻译引擎记住并学习，而且马上就能应用到之后提供的译文中。所以，自适应机器翻译引擎越用效果越明显，因为是一种机器翻译引擎实时学习模式，所以输出质量会不断提高，需要编辑的内容自然也就会越来越少。图4 添加自适应机器翻译引擎

【参考文献】：
期刊论文
[1]机器翻译与人工智能的平行发展[J]. 冯志伟.  外国语(上海外国语大学学报). 2018(06)
[2]中国机器翻译研究的机遇与挑战——第八届全国机器翻译研讨会总结与展望[J]. 杜金华,张萌,宗成庆,孙乐.  中文信息学报. 2013(04)



本文编号：3068423