讓機器取代人工翻譯
——語義優選

胡紅磊

（云南民族大學 云南昆明 650504）

讓機器取代人工翻譯
——語義優選

胡紅磊

（云南民族大學 云南昆明 650504）

語義優選能促成人工翻譯能力的跨越。原因是，個別術語隱藏有統攝篇章的信息；人腦通過分析這些術語，附以邏輯推斷，可以加深對主旨的認識，以從全局層面糾正先前錯誤理解的術語，優化譯文；而翻譯語料庫又能使上述認知成果得以保存，從而取代人工翻譯。

術語； 翻譯； 語義優選；語料庫

人類語篇理解能力的關鍵就在于全局篇章認知，即實現從整體-部分認知到部分-整體認知跨越，具體落實為統計方法和語義優選方法。通過統計方法和語義優選方法，能大幅提高翻譯產品的質量。統計方法的實質是模擬人腦從整體到部分的認知，確定術語、文體、句法的分布規律，采取對應的翻譯策略。與此不同的是，語義優選方法則模擬了部分-整體認知，即以細節為突破口，通過邏輯分析，揭示原本不易發現的、隱藏在文章深層的主旨，使譯者獲得全局翻譯策略，產出高質量譯品,見圖1。

圖1 翻譯認知示意圖

圖形解釋：統計方法是整體-部分認知；語義優選方法是部分-整體認知，是人類認知跨越的關鍵。下文擬就這兩種認知模式做出形象的闡述。

1 整體-部分認知的實質

在翻譯過程中，人們碰到某個篇章，就要調用存儲在大腦里的文體、詞語、句式知識，進而發現每一文體、詞語、句式的比較適切的譯法，其實質是一種整體-部分認知方法。而機器翻譯中資料能夠呈現單詞、句子、文體的分布規律，即通過分析三者的分布來給出對應的譯文——這糾正了翻譯過程中機械地翻譯的方法。也就是說，計算機可以從分析文體、篇章特征（語域）著手，實現對人腦整體-部分認知過程的模擬,見圖2。

圖2 人腦從整體到部分認知翻譯的過程

這說明篇章統攝了文體，進而統攝了句式和詞語樣式。

2 部分-整體認知的實質

在認知篇章時，人們能夠實現從整體-部分到部分-整體認知模式的跨越，實現認知升級。這是通過查找術語和它的解釋實現的。具體表現為：在翻譯過程中，譯者一旦發現了不理解某個術語，會導致對篇章的理解模糊不清，就會查清該術語，進而從篇章層面整合語義關系，進而整合全篇譯文。而計算機也能做到這一點。引擎搜索詞語的過程又和人類尋找術語解釋、對應譯入語的過程相似——二者都是一個從不可知到可知的過程。

從篇章認知層面上來說，語義優選涵蓋了篇章、句子、術語，構成了人類的部分-整體認知過程,見圖3。

圖3 部分-整體認知過程

說明：術語查找使與篇章理解相關的語義優選成為可能；在這里篇章、句子、術語間契合的成果可以保存為翻譯語料庫。

3 分析

如果說統計的翻譯方法還局限在整體-部分認知過程，那么，澄清部分影響篇章理解的術語就進入了部分-整體認知過程。部分-整體認識的原理是：術語對應過程刺激譯者把視野延伸到對篇章的解讀、認知，促成了認知策略的跨越。這種對篇章的全新認識與整體-部分認知方式不同，是一種篇章層面的認知戰略重組。概括起來就是，術語查找使語義優選成為可能，是語義優選的先導；而語義優選又幫助我們澄清了術語、句子和篇章[2]。

在整體-部分認知過程中，統計翻譯結果就是語言各要素的分布，該過程無法澄清對篇章理解具有重大意義的部分術語，因為它只有分布規律，沒有邏輯結構，也就談不上語義優選。部分-整體認知通過澄清這些術語，深化了認識，是因為它澄清了邏輯結構。在部分-整體認知過程中，澄清模糊不清的概念和篇章主旨是一種語義優選（包括對術語和一般詞語的語義優選）。

歸因起來，部分-整體認知過程弄清了術語內涵，發現了統攝篇章的語言知識、百科知識，使得意思顯豁。概括起來就是，人類能夠分析、整合、提取學科、語言、文化知識，找到認知策略轉換事件的奇點，而機器輔助翻譯又模擬了該過程。

上述現象的啟示是，在粗淺地了解了篇章之后，應該找到易誤點，也就是模糊不清之處，尋找從部分到整體認知的突破口。圖3還說明，語言知識、語言能力、百科知識之間是互相滲透的關系。人類積累各類篇章、術語和學科知識，只是對整個學科浮光掠影的理解，并沒有涉及到篇章內部的聯系——這種聯系正是翻譯實踐要解決的課題。該問題的解決辦法就是語義優選。而建翻譯語料庫（除了泛泛搜集篇章、術語和學科知識外）能使語義優選的有邏輯性的成果得以保存。

4 結語

人腦能夠計算從整體到部分到從部分到整體認知模式轉換的認知階段的奇點，并做出決策，而機器輔助翻譯能模擬這一點。這種模擬的實質就是通過語義優選澄清不清楚之處。優選的成果需要翻譯語料庫保存。主動選擇在線引擎，擴展語言知識、尋找語言的規約性、提高語言簡潔性和表現力，建造翻譯雙語語料庫，產出高質量譯品。

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H059

A

2096-4110（2017）02（a）-0096-02

胡紅磊（1981-）男，漢，河南鄲城人，碩士，研究方向：翻譯理論與實踐 。