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原創(chuàng) 栗子，Owl 果殼

這實(shí)在是一件讓人費(fèi)解的事，原本不打算在眾人面前提及，可如今屢次碰壁，思慮再三，雖不希望攪擾果殼頭條，卻不得不問——為何機(jī)器翻譯的文字，常常令人費(fèi)解！

網(wǎng)友試著把鄭爽的動(dòng)態(tài)譯成外文，居然變得異常流暢。旁觀者開始揣測(cè)，鄭爽的動(dòng)態(tài)之所以讓人費(fèi)解，也許是借助了自動(dòng)翻譯的功能 | 圖片來自豆瓣@

機(jī)器翻譯已經(jīng)很努力了！

過去的機(jī)器翻譯，往往先將句子分成若干部分，接著逐一進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

人的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換并非如此。我們往往先完整閱讀整個(gè)語(yǔ)句留學(xué)之路，以便把握其內(nèi)容網(wǎng)上在線翻譯，然后再用另一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)述相似的含義。而常規(guī)的機(jī)器翻譯與人的閱讀習(xí)慣存在差異，這是導(dǎo)致轉(zhuǎn)換不夠流暢的一個(gè)關(guān)鍵因素。

其后，研究人員發(fā)現(xiàn)了一種稱作“神經(jīng)機(jī)器翻譯”（NMT）的技術(shù)，這種技術(shù)力求模仿人類的翻譯過程。

“我是學(xué)生”的英文翻譯為法文 |

這種技術(shù)面對(duì)一段文字時(shí)，會(huì)借助編碼裝置將全文翻譯為一個(gè)數(shù)據(jù)序列，這個(gè)序列由若干數(shù)值構(gòu)成，用以表述文本內(nèi)容。接著，會(huì)采用解碼裝置，將這個(gè)數(shù)值序列翻譯成期望的語(yǔ)言形式。

這種人工智能，能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別字符間的關(guān)聯(lián)性，即便兩個(gè)文字相隔較遠(yuǎn)，中間穿插了其他文字，也能綜合分析句子構(gòu)造等要素。

編碼器和解碼器的性能怎樣提升？人類持續(xù)不斷地向算法提供文本資料，這些資料多數(shù)是兩種語(yǔ)言對(duì)照的，模型就能從中總結(jié)出更多模式，翻譯水平因此逐步提高。

即便持續(xù)進(jìn)修，人工智能翻譯依然會(huì)產(chǎn)生大量晦澀難懂的譯文，谷歌翻譯

但還是有各種 bug

然而，單個(gè)人工智能即便掌握海量知識(shí)網(wǎng)上在線翻譯，也僅能提供基于概率的回應(yīng)，無法準(zhǔn)確把握語(yǔ)言內(nèi)在的關(guān)聯(lián)性。以谷歌翻譯為例，它曾犯下過一次典型失誤。當(dāng)輸入“北大不如清華”時(shí)，其輸出結(jié)果為“ is than ”。相比之下，人類譯者通常不會(huì)犯此類錯(cuò)誤。

北大不如清華 | 谷歌翻譯

除此之外，AI 在將中文翻譯成其他語(yǔ)言時(shí)，還會(huì)面臨一個(gè)挑戰(zhàn)，那就是如何進(jìn)行詞語(yǔ)劃分。

漢語(yǔ)中的字詞大多由兩個(gè)或以上漢字構(gòu)成，而字與字之間并無停頓。掌握這門語(yǔ)言的人通常不會(huì)犯錯(cuò)，但人工智能系統(tǒng)必須先弄清楚哪些字會(huì)組合成詞語(yǔ)或固定用法，才能做到更精準(zhǔn)的轉(zhuǎn)換。

近些年，涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的文本切分軟件，例如由百度技術(shù)人員 Sun Junyi 設(shè)計(jì)的結(jié)巴分詞，還有清華機(jī)構(gòu)研發(fā)的，以及北大機(jī)構(gòu)制作的等等。這些工具不承擔(dān)翻譯任務(wù)，不過它們同樣是通過海量文本進(jìn)行學(xué)習(xí)而形成的智能系統(tǒng)。

當(dāng)然，即便是再聰慧的詞匯分割人工智能，恐怕也無法處理“強(qiáng)權(quán)將我們的地盤瓜分”“我們內(nèi)部出現(xiàn)了背叛者”這類棘手的句子翻譯。

我們中出了叛徒 | 彈丸論破

此外，自動(dòng)翻譯仍然存在一個(gè)常見現(xiàn)象：?jiǎn)蝹€(gè)詞語(yǔ)都能理解，整個(gè)句子的含義也能把握，只是整體表達(dá)顯得非常生硬。

嘿，我的老伙計(jì)，這不是翻譯腔嗎？

翻譯文字如果拘泥于原文形式，就常會(huì)脫離目標(biāo)語(yǔ)言的表達(dá)習(xí)慣，造成表達(dá)生硬。這種生硬的表達(dá)在不恰當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)境中，會(huì)顯得不妥、晦澀，甚至令人發(fā)笑。雖然人工翻譯這種情況已不多見，但機(jī)器翻譯面對(duì)長(zhǎng)句和上下文時(shí)，往往難以準(zhǔn)確把握，容易產(chǎn)生類似“翻譯腔”的結(jié)果，有時(shí)直接閱讀原文反而更易理解。

忽視中文表達(dá)習(xí)慣的一個(gè)典型 | 編輯供圖

看不懂？譯后編輯很重要！

機(jī)器翻譯極大提升了信息交流的速度，假如僅要求獲得粗略含義，直接采用機(jī)器翻譯生成的文本，一般不會(huì)造成嚴(yán)重后果。然而在規(guī)范的文稿，乃至文學(xué)作品中，倘若有人膽敢直接運(yùn)用機(jī)器翻譯的產(chǎn)物，那真稱得上是勇敢之人了。

對(duì)于需要快速翻譯且要求準(zhǔn)確度的文本材料，采用機(jī)器翻譯再由人工進(jìn)行修正，是一種兼顧速度與精確度的翻譯途徑，這種做法促使了譯后編輯這一新興職業(yè)的出現(xiàn)。

譯后編輯的工作，需要讓機(jī)器翻譯變得通順易懂，但這并不簡(jiǎn)單，既要迅速找出機(jī)器翻譯文本中的問題，又要根據(jù)翻譯的用途，去調(diào)整和改進(jìn)翻譯的最終效果。

有提供譯后編輯服務(wù)的公司 | .co

人們或許會(huì)疑惑：這項(xiàng)任務(wù)與翻譯校對(duì)的工作是否類似？事實(shí)上，兩者相去甚遠(yuǎn)。除了必須具備翻譯前后語(yǔ)言的基礎(chǔ)認(rèn)知，譯后編輯工作還要求熟悉機(jī)器翻譯的運(yùn)作機(jī)制，并掌握基礎(chǔ)的編程能力，以便為機(jī)器翻譯系統(tǒng)創(chuàng)建必要的專業(yè)詞匯庫(kù)。

機(jī)器翻譯作為溝通手段，會(huì)不斷進(jìn)步，生成的語(yǔ)句也會(huì)愈加明白。但語(yǔ)言不只是應(yīng)用工具，后期修訂正是融合機(jī)器翻譯的高效性與人工翻譯的精準(zhǔn)性，使人能迅速獲取易于理解，又帶有文采、蘊(yùn)含情感的內(nèi)容。

畢竟，如果有了譯后編輯，應(yīng)該就不會(huì)這種翻譯了吧??