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人机翻译的差异性：揭开翻译技术的黑盒子

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随着人工智能技术的迅猛发展，人机翻译

已逐渐成为我们日常生活中不可或缺的

一部分。然而，人机翻译的差异性在哪里？

本文将通过研究过程的学习，

探讨人机翻译的差异性

以及给我们带来的影响。

Part.1

人机翻译的差异性来源何处？  

近年来，人机翻译技术取得了长足的进步，但与人类翻译相比，仍存在一定的差异性，主要体现在以下几个方面：
1.语言表达能力：人类具有丰富的语言表达能力，能够从上下文中理解语义和语用，运用语言技巧进行准确的翻译。而机器翻译则主要依赖于预先训练的模型和统计算法，其翻译质量受限于语料库的质量和数量，尽管能实现基本的翻译，但在理解上仍存在一定的局限性。
2.文化背景与语境：语言是文化的载体，不同的文化背景和语境会影响到翻译的准确性，文化和背景知识的理解对于准确传达原文的意义至关重要。人类翻译者通过深入了解原文背后的文化和语境，能够更好地进行翻译。而机器翻译则只能依赖于已有的语料库和算法，往往难以准确理解和传达文化细节，容易产生歧义或误解。
我们来看一看翻译家许渊冲先生翻译的作品：
静夜思 (A Tranquil Night)
床前明月光，Before my bed a pool of night
疑是地上霜。Can it be hoarfrost on the ground?
举头望明月，Looking up, I find the moon bright;
低头思故乡。Bowing,In homesickness I’m drowned.
而谷歌人工智能翻译为：
静夜思Quiet night thinking.
床前明月光 The moonlight in front of the bed,
疑是地上霜 suspected to be frost on the ground.
举头望明月Looking up at the bright moon,
低头思故乡 looking down at hometown.
 
 
3. 灵活性和创造力：翻译工作往往需要根据具体的语境和目标受众进行调整和创新。人类翻译人员能够根据需要选择合适的词汇、语法结构和表达方式，灵活处理翻译难题。机器翻译则缺乏灵活性和创造力，往往只能提供机械式的翻译结果，无法做到真正的创新和表达。

 

Part.2

研究过程的学习收获

在对人机翻译差异性进行研究的过程中，我们深刻认识到了人机翻译的优势和局限性，并从中获得了以下几点收获：
1.技术进步的推动：人机翻译的差异性促使我们不断推动翻译技术的创新与进步。通过深度学习、自然语言处理等技术的应用，机器翻译在准确性和流畅性方面有了显著提升，为跨语言交流提供了更多便利。
2.实用性与效率提升：相比传统的人工翻译，机器翻译具有更高的效率和实用性。机器翻译能够在短时间内处理大量的文本，并在一定程度上满足用户的需求。这对于商务翻译、文档翻译等场景具有重要意义。
3.人机协作的发展：人机翻译的差异性也推动了人机协作的发展。在翻译过程中，机器能够提供初步的翻译结果，而人类翻译者则负责进一步的校对和润色工作，提高翻译的准确性和自然度。这种人机协作的模式，既能发挥机器翻译的优势，又能充分发挥人类翻译者的专业能力。
4.重视人文因素：人机翻译的差异性提醒我们，在翻译工作中，人文因素的重要性不可忽视。尽管机器翻译技术不断进步，但人类翻译人员的专业知识、文化素养和创造力仍然是不可替代的。

 

Part.3

对翻译行业的影响

人机翻译的差异性对翻译行业产生了深远的影响：
1. 自动化和效率提升：机器翻译的出现使得大量重复、简单的翻译任务可以自动完成，提高了翻译效率。这也为翻译人员提供了更多的时间和精力来处理更复杂、创造性的翻译任务。
2. 质量控制的挑战：尽管机器翻译在某些领域表现出色，但在处理复杂的文本和特定领域的术语时，仍然存在质量控制的挑战。因此，翻译人员需要更加重视对机器翻译结果的审校和修改，以确保翻译质量的准确性和流畅性。
3. 专业化的需求：随着机器翻译的普及，翻译人员需要更加注重自身的专业化和差异化。他们应该发展自己的专业领域，提供高质量、高准确性的翻译服务，以区别于机器翻译的机械化结果。
最后，为了更好地应对人机翻译的差异性，翻译人员可以采取以下措施：
1. 持续学习和更新知识：翻译人员应关注翻译技术和机器翻译的最新发展，并不断学习和更新自己的知识，以保持竞争力。
2. 发展专业领域：翻译人员可以根据自身兴趣和专业背景，发展自己的专业领域，提供高质量的专业翻译服务。
3. 与机器翻译合作：机器翻译可以作为翻译人员的辅助工具，帮助提高翻译效率。翻译人员可以学
 
 

Part.4

结语

人机翻译的差异性给我们带来了思考和改进的机会。通过深入研究和学习，我们能够更好地理解人机翻译的差异性，并共同推动翻译技术的发展，为多语言交流提供更好的解决方案。
图片来源：Unsplash.com）
以上内容借鉴：
DataFun AI Talk《人机交互式机器翻译研究与应用》、
微信公众号 ：语言家翻译 （ID：cdyyjfys）

特别说明：本文仅用于学术交流，如有侵权请后台联系小编删除。

– END –

转载来源：Ai译说

转载编辑：陈柯淼

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