重磅！YiCAT上新 APE自动译后编辑功能，开启大模型技术驱动的翻译自动化时代！

翻译技术教育与研究 2025年01月02日 07:30

学外语的你一定关注了我！

当前，机器翻译译后编辑工作者经常会遇到专业术语错译、重复错误及语言结构僵化等问题，导致译后编辑任务困难重重。

为此，YiCAT团队探索能否借助大型语言模型初步优化机翻内容，模拟人工逐步改进过程，事先修正语法错误、漏译、术语错译及语言地道性等问题，为译者提供自动译后编辑译文，译后编辑效率提升up up up!

YiCAT自动译后编辑功能简称APE（Automatic Post-editing），该功能开启后系统将调用大语言模型，自动在机器翻译译文基础上针对译文术语、语法、标点、准确度、文本风格等常见机译问题进行跟踪修订，方便译者在线查阅修订之处。

自动译后编辑效果

示例一：英译中/提升语言地道性和适宜性

原文：

The Chinese government is publishing this white paper to present a complete picture of China’s philosophy, principles, and policies in the DWF sector and its success in honoring international agreements, to share with the world its experience in DWF administration, and to promote international cooperation and exchanges in this field.

机器翻译译文：

中国政府发表这份白皮书，是为了全面介绍中国渔业渔业管理的理念、方针、政策和履行国际协定的成功情况，与世界分享中国渔业渔业管理的经验，促进渔业渔业管理的国际合作与交流。

自动译后编辑译文：

中国政府发布这份白皮书，旨在全面介绍中国在渔业渔政领域的理念、原则和政策，以及在履行国际协议方面取得的成功，与世界分享中国在渔业渔政管理方面的经验，并促进该领域的国际合作与交流。

从示例一我们可以看出，自动译后编辑相较于机器翻译，其译文表达更加符合读者表达习惯，语言也更加地道，其译文质量要优于机器翻译译文。

示例二：英译中/有效修正机翻术语

原文：

CAT tools are an obvious addition to Figure 11.1, as shown by the European Language Industry Association survey carried out in 2019, in which 34% of LSPs reported a desire to invest further in translation memory software (European Commission, 2020, p.50).

术语库条目：

CAT tools -> 计算机辅助翻译工具

European Language Industry Association -> 欧洲语言行业协会

translation memory software -> 翻译记忆软件

European Commission -> 欧盟委员会

translators -> 译员

LSP-> 语言服务提供方

机器翻译译文：

如图11.1所示，CAT工具是一个明显的补充，正如欧洲语言产业协会在2019年进行的调查所显示的那样，其中34%的LSPs报告称希望进一步投资于翻译记忆软件（欧洲委员会，2020年，第50页）。

自动译后编辑译文：

计算机辅助翻译工具是Figure 11.1中的一个明显补充，正如2019年欧洲语言产业协会的调查所示，其中34%的语言服务提供方报告表示希望进一步投资于翻译记忆软件（欧盟委员会，2020，第50页）

从示例二我们可以看出，自动译后编辑功能可有效修正机翻术语，准确应用术语库条目，减轻译员译后编辑工作量，提升翻译效率。

示例三：中译英/提升译文流畅性

原文：

为了保障人工智能系统的决策公平性，相关研究者主要通过构建完整异构数据集，将数据固有歧视和偏见最小化；对数据集进行周期性检查，保证数据高质量性。

术语库译文：

周期性检查->checking periodically

机器翻译译文：

In order to ensure the decision fairness of AI systems, relevant researchers mainly construct complete heterogeneous datasets to minimize the inherent discrimination and bias of data. Periodically check the data set to ensure high data quality.

自动译后编辑译文：

To ensure the fairness of AI systems decisions, researchers primarily construct comprehensive heterogeneous datasets to minimize inherent discrimination and bias in the data; they also checking periodically the datasets to ensure high data quality.