在决定一项翻译工作是否可以使用机器翻译和译后编辑时:
-
哪些层面较为重要?
-
如何评估这些层面?
-
谁来负责这些决策?
01
译后编辑(PE)“是由人工译者根据特定的指导方针和质量标准对原始的机器翻译结果进行校正”(奥布莱恩, 2011: 197-198)。
根据经验法则,如果文本适合在翻译记忆软件的帮助下进行处理,那么它们也可以用机器翻译处理,但近年来,评估文本是否适合机器翻译的标准变得模糊,需要考虑翻译的目的。受限且直白的文本类型,比如警告信息,错误和误解的风险通常最高,因此,作者赞成“重复且受控的内容可由机器翻译完成,但市场和品牌内容仍需人工翻译”的观点。
在评估源文本是否适合机器翻译和译后编辑时,需要考虑以下三个关键问题:
-
源文本的文本类型是否适合机器翻译? -
源文本带来的风险有多高? -
源文本中的信息有多敏感?在机器翻译系统中是否受到保护?
02
-
机器翻译系统的质量【机器翻译系统、训练数据、语言对(例如近端语言和远端语言)和数据安全】 -
源文本质量【包括源文本缺陷和受控语言等因素】
选择具备可训练性的机器翻译系统(统计、混合、神经网络)及训练方式。如果因为技术或经济原因,没有内部机器翻译系统可以使用或训练,那么可以使用外部或免费的线上机器翻译系统,但在做决定时,考虑数据安全非常重要。
以上是本书第八章的主要内容,请继续关注该系列后续连载~
特别说明:本文仅供学习交流,如有不妥欢迎后台联系小编。