漢英機器翻譯實踐對比研究與反思
——以節(jié)選智能物流翻譯為例

（鄭州輕工業(yè)大學(xué)外國語學(xué)院，河南 鄭州 450000）

一、機器翻譯特點及難點

最早期的機器翻譯就是采用基于規(guī)則的方法。只能是詞對詞的翻譯，句法的應(yīng)用使原文和譯語有高度的相似性時，可直接對應(yīng)翻譯，能做到準確地表達原文意思，甚至與人工不分伯仲。面對復(fù)雜結(jié)構(gòu)句，機翻效果大打折扣，譯文表達生硬,不合習(xí)慣,詞語堆砌的痕跡相當(dāng)明顯,有的譯文語法不通,佶屈聱牙。語義部分問題需要運用到語義學(xué)的語素分析和翻譯中的語素選擇問題，對于多義詞（字）要考慮語境的制約。語義歧義主要根源在于一詞多義，機器翻譯首先選擇高頻詞義，但詞義要依賴具體語境需要，以字為基本單位的漢語，在漢譯英中更容易出現(xiàn)語義上的錯誤。機器翻譯段落，句法和語義問題都全部暴露，我們無法看到具有語篇特征。

二、實例點評

（1）原文：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)在智能物流中得到了應(yīng)用，不同行業(yè)物流與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需求也不一樣……

谷歌：The Internet of Things technology has been applied in intelligent logistics,and logistics and IoT technology requirements in different industries are not the same……

筆者：IoT technology has been applied in intelligent logistics,and the demands in different industries are different……

分析：對谷歌翻譯進行分詞后：不同行業(yè)/物流與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需求/也不一樣；原文為：不同行業(yè)物流/與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需求/也不一樣。切分的正誤決定了對句子理解 的對錯。目前機器翻譯中的分詞系統(tǒng)還不能很好地適應(yīng)漢語的特點。

（2）物聯(lián)網(wǎng)的興起引發(fā)物流信息化整合進入一個新周期，在這個階段，信息技術(shù)的單點應(yīng)用將會逐步整合成一個體系，以追求整體效應(yīng)，從而帶來物流信息化的變革，推進物流系統(tǒng)的自動化、可視化、可控化、智能化、系統(tǒng)化、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，形成智慧物流系統(tǒng)。

谷歌：The rise of the Internet of Things triggers the integration of logistics informationization into a new cycle.At this stage,the single-point application of information technology will gradually be integrated into a system to pursue the overall effect,which will bring about changes in logistics informationization and promote the logistics system.The development of automation,visualization,controllability,intelligence,systematization and networking has formed a smart logistics system.

筆者：Information integration of logistics entering a new cycle,which was driven by the rise of IoT.In this stage,the single point application of information technology will gradually integrate into a system to pursue the overall effect,thus bringing about the reform of logistics information,promoting the development of automation,visualization,controllability,intelligence,systematization and networking of logistics system,and forming an intelligent logistics system.

分析：在段落翻譯時，谷歌翻譯表現(xiàn)出逐句翻譯的機翻特點。機器翻譯機器翻譯不具備文化敏感度傾向于對等處理，而實際上不對等現(xiàn)象導(dǎo)致了機譯的錯誤。這里，在對“引發(fā)”一詞的翻譯上，谷歌使用“trigger”,指引發(fā)不良反應(yīng)或發(fā)展的“引起”，在這里不適用。仔細閱讀后 “物流信息化整合進入一個新周期”是主句，可以將前面的內(nèi)容作為修飾部分放在從句中更合適。

三、原因及建議

通過大量實驗，我們發(fā)現(xiàn)阻礙機器翻譯發(fā)展的問題依然是結(jié)構(gòu)歧義和語義歧義，原因歸結(jié)為三點：翻譯的復(fù)雜性、自然語言本身的復(fù)雜性和機器翻譯的局限性，我們認為更重要的是句法學(xué)、語義學(xué)、甚至語用學(xué)和其他各個語言學(xué)科的研究成果，沒有及時轉(zhuǎn)換成計算機語言，服務(wù)于機器翻譯，要實現(xiàn)這一目標(biāo)，語言研究專家與計算機專家共同合作才行；另一個發(fā)展趨勢是翻譯平行語料庫的誕生、應(yīng)用和發(fā)展，需要大數(shù)據(jù)的推動和計算機云計算的應(yīng)用，以保證數(shù)據(jù)的安全和高效采集、傳輸、存儲和利用。所以歸納起來，對機器翻譯的建議有以下幾條，第一、加強語言學(xué)研究成果向計算機語言轉(zhuǎn)化，以突破目前的結(jié)構(gòu)歧義和語義歧義瓶頸；第二、利用翻譯平行語料庫，通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動和云計算技術(shù)，實現(xiàn)翻譯的安全和高效。

四、結(jié)語

對于真正懂外語的人來說，機翻的譯文第一眼就能讓人看出問題。這豈不是全面否定了機翻的成果和它的發(fā)展大趨勢？當(dāng)然不是，要樹立兩個觀點：第一、機翻在批量上確實解決了很多詞匯問題，從質(zhì)的角度來說，它可能沒發(fā)揮太大作用；但從量的角度，發(fā)揮了關(guān)鍵性作用。第二、機翻譯后編輯是不可缺少的組成部分，這為翻譯從業(yè)人員提供大量就業(yè)機會。