基于YICAT 云翻譯平臺的譯后編輯能力培養(yǎng)探析

秦美娟

( 廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510635)

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯技術(shù)重新成為社會關(guān)注的焦點?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛開辟了機(jī)器翻譯業(yè)務(wù)，云翻譯平臺也如雨后春筍般出現(xiàn)，翻譯行業(yè)正以前所未有的速度向前發(fā)展。技術(shù)的革新和翻譯服務(wù)需求的激增促使基于翻譯記憶庫和機(jī)器翻譯的譯后編輯（post-editing 或 post editing，PE）成為語言服務(wù)行業(yè)增長最快的業(yè)務(wù)方式。

譯后編輯是指由受過專業(yè)訓(xùn)練的譯員根據(jù)業(yè)務(wù)的要求對機(jī)器翻譯的原始譯文進(jìn)行加工和修改，以提高譯文質(zhì)量和適用性的過程，一般分為快速譯后編輯（light post-editing）和高質(zhì)量譯后編輯（full post-editing）。[1]基于機(jī)器翻譯的譯后編輯模式實現(xiàn)了翻譯質(zhì)量和效率之間的平衡，滿足了語言服務(wù)市場快速發(fā)展的需求。美國CSA Research 市場研究機(jī)構(gòu)提供的《2016 全球語言服務(wù)市場報告》顯示，譯后編輯已經(jīng)成為當(dāng)前企業(yè)向全球用戶提供不同語言內(nèi)容的主流選擇。

國外最早研究的譯后編輯可以追溯到1985年。[2]我國譯后編輯是一個新興的研究領(lǐng)域。近年來，翻譯領(lǐng)域的專家也開始關(guān)注“譯后編輯”，研究內(nèi)容主要集中在譯后編輯的重要性、能力構(gòu)成、行業(yè)模式、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、常見錯誤案例分析等，而關(guān)于譯后編輯教學(xué)與人才培養(yǎng)的研究相對較少。[3][4][5][6]Abranberry（2017）指出，大部分的譯者須經(jīng)過專門課程的訓(xùn)練方可成為優(yōu)秀的譯后編輯。[7]本文擬在前人研究基礎(chǔ)上，結(jié)合YICAT 云翻譯平臺對翻譯人才“譯后編輯”能力培養(yǎng)進(jìn)行探討，以期對譯后編輯的教學(xué)與實踐有所啟發(fā)。

1 譯后編輯能力構(gòu)成

針對譯后編輯能力，國內(nèi)外學(xué)者從不同需求和角度展開了相關(guān)研究。O’Brien（2002）認(rèn)為成功的譯后編輯能力不僅包括譯者的通用能力，還需要掌握機(jī)器翻譯和機(jī)器輔助翻譯的相關(guān)知識，并對機(jī)器翻譯持有積極態(tài)度。[8]R ico＆Torrejón（2013）將譯后編輯歸結(jié)為三大能力：核心能力、語言能力和工具能力，其中核心能力包括策略能力、態(tài)度與生理/心理能力。[2]崔啟亮（2014）認(rèn)為創(chuàng)建高質(zhì)量譯后編輯內(nèi)容要具備多種技能，其中包括理解和認(rèn)同機(jī)器翻譯輸出譯文的翻譯方式，熟悉所涉及的項目、領(lǐng)域和術(shù)語以及翻譯環(huán)境，快速識別和修改影響理解的重大機(jī)器翻譯錯誤等。[3]馮全功和劉明（2018）在以上研究的基礎(chǔ)上提出了譯后編輯能力分為認(rèn)知、知識和技能三大維度（見圖1）。[5]

圖1 譯后編輯能力三維模型

馮全功和劉明（2018）提出的“認(rèn)知維度”與R ico＆Torrejón （2013）的“核心能力”在概念上基本一致，兩者都強(qiáng)調(diào)譯后編輯者態(tài)度和策略運(yùn)用的重要性。譯后編輯者首先要認(rèn)識到譯后編輯是未來翻譯的主流，善于利用機(jī)器翻譯和機(jī)器輔助翻譯軟件可有效提高工作效率，并讓譯員更專注翻譯。正如全球化和本地化協(xié)會GALA（2020）的一項調(diào)研指出，當(dāng)前只有25%左右的譯員在翻譯中沒有使用過機(jī)器翻譯或機(jī)器輔助翻譯工具。其次，策略運(yùn)用涉及譯員根據(jù)客戶需求合理選擇譯后編輯平臺、機(jī)器翻譯引擎、翻譯記憶庫、翻譯術(shù)語庫、翻譯標(biāo)準(zhǔn)等。Aranberry（2017）認(rèn)為機(jī)器翻譯起到的是輔助作用，不能盲目使用，要根據(jù)內(nèi)容進(jìn)行取舍。[7]美國翻譯自動化用戶協(xié)會TAUS（2010）認(rèn)為譯員在開展譯后編輯時應(yīng)根據(jù)機(jī)器譯文的質(zhì)量和定稿譯文質(zhì)量的要求，決定快速譯后編輯還是高質(zhì)量譯后編輯，因為兩者要求不一。

馮全功和劉明（2018）認(rèn)為，知識維度可分為與翻譯能力共享的知識和特殊知識，其中與翻譯能力共享的知識包括語言、文化、主題、語篇、行業(yè)知識等；特殊知識涵蓋機(jī)器翻譯、譯后編輯、譯前編輯、基本編程知識等。[5]De Almeida & O’Brien（2010）指出,譯后編輯的質(zhì)量與譯員的翻譯經(jīng)驗成正比。[9]換言之，譯員的翻譯基本功和翻譯經(jīng)驗在譯后編輯中尤顯重要。譯后編輯者與普通譯員的區(qū)別在于認(rèn)為譯后編輯更注重工作效率和更依賴機(jī)器翻譯系統(tǒng)（馮全功，張慧玉：2015）。[4]Aranberry（2017）認(rèn)為，譯后編輯首要任務(wù)是最大限度地利用機(jī)器翻譯輸出，在質(zhì)量允許的情況下優(yōu)化翻譯產(chǎn)出。因此譯后編輯能力培養(yǎng)課程應(yīng)包括機(jī)器翻譯和機(jī)器輔助翻譯軟件的基本知識、不同機(jī)器翻譯引擎的優(yōu)缺點、桌面版翻譯平臺和云端翻譯平臺的對比、機(jī)器翻譯的常見錯誤等內(nèi)容。[7]

馮全功和劉明（2018）認(rèn)為，技能維度是譯后編輯任務(wù)勝任力的外在表現(xiàn)，由相關(guān)知識轉(zhuǎn)換形成。[4]R ico ＆ Torrejón( 2012)認(rèn)為，譯員的技術(shù)能力應(yīng)包括機(jī)器翻譯引擎的使用、翻譯庫和術(shù)語庫使用和制作能力、語料質(zhì)量評估能力、基本編程能力等。[2]Declercq（2015）認(rèn)為善用機(jī)器翻譯輔助平臺的自動QA 質(zhì)量檢查工具對提升譯后編輯質(zhì)量具有重要影響。翻譯技術(shù)已成為專業(yè)翻譯從業(yè)者必須掌握的工具，而且這種趨勢對于譯后編輯而言更明顯（Doherty ：2016）。[10]隨著基于大數(shù)據(jù)的云翻譯平臺的發(fā)展，基本上大部分云翻譯平臺都整合了機(jī)器翻譯引擎、翻譯記憶庫、術(shù)語庫、QA 檢查等常用的翻譯技術(shù)，不僅使用技術(shù)門檻降低、成本也較低，這為譯后編輯提供了便利。

基于前人的研究，筆者建議譯后編輯課程可包括7 個理論模塊和1 個實踐模塊（見表1）。

表1 譯后編輯課程模塊

2 譯后編輯課程教學(xué)模式

譯后編輯是一門操作性和技術(shù)性非常強(qiáng)的課程，無論是對于主講教師還是學(xué)生都具有較大的挑戰(zhàn)性。從教師角度看，目前雖然有不少高校購置了機(jī)器輔助翻譯軟件或平臺，但既懂技術(shù)又懂翻譯理念和方法的應(yīng)用型教師相對匱乏。馮全功和張慧玉（2015）[4]認(rèn)為，譯后編輯教學(xué)的師資培養(yǎng)可通過自我學(xué)習(xí)和軟件機(jī)構(gòu)培訓(xùn)兩種途徑實現(xiàn)。但是，翻譯技術(shù)在不斷更新，教師還要兼顧其它的教學(xué)和科研，現(xiàn)實中較難從長遠(yuǎn)解決譯后編輯師資的問題。從學(xué)生角度看，其動手能力和領(lǐng)悟能力存在個體差異，所以需要因材施教。

為解決以上兩方面問題，Nitzke（2019）認(rèn)為，通過網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)可消除由于能力和經(jīng)驗而導(dǎo)致的學(xué)習(xí)能力的差異，教師也能從中獲益。學(xué)生可自由決定學(xué)習(xí)時間、地點、內(nèi)容和練習(xí)時長，既可避免學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的學(xué)生在課堂上浪費(fèi)時間，又避免了學(xué)習(xí)能力較弱的學(xué)生學(xué)習(xí)不充分的問題。[11]因此，譯后編輯課程建議采取網(wǎng)絡(luò)+面授相結(jié)合的模式，即技術(shù)性和通識性內(nèi)容通過網(wǎng)絡(luò)課程進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，面授課程主要專注于實踐/實訓(xùn)課程的組織、討論和譯后編輯學(xué)習(xí)成效的評估。這樣既可有效解決應(yīng)用師資匱缺的問題，又可提升學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。

針對網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)困難的問題，可通過購買或合作建設(shè)的方式解決。如：SDL Trados Studio 就有專門的譯后編輯課程，如購買了該軟件，可向銷售方申請引入或合作定制相關(guān)譯后編輯課程。作為國內(nèi)重要云翻譯平臺，YICAT 本身也提供了詳細(xì)的視頻和文本教程，課程負(fù)責(zé)教師只需要稍加整理就可形成譯后編輯的網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)資源。

Ivanova(2016)認(rèn)為在真實的環(huán)境中開展翻譯技術(shù)能力培訓(xùn)是最有效的教學(xué)模式。[12]“真實的環(huán)境”要求在譯后編輯實踐中選擇真實的譯后編輯平臺和翻譯材料，以小組為單位模仿真實的翻譯流程。此外，教師在課堂上也可參考翻譯企業(yè)的培訓(xùn)模式，通過真實具體的譯后案例分析與學(xué)習(xí)來提高學(xué)生對譯后編輯的認(rèn)識與實踐能力。

3 YICAT 譯后編輯實踐平臺

“工欲善其事，必將利其器?！苯菇ɡ?007）認(rèn)為，用于教學(xué)的信息技術(shù)應(yīng)具備七大特征：學(xué)得會、用得上、用得起、用得好、能減輕工作負(fù)擔(dān)、能提升勞動創(chuàng)造性和能促進(jìn)自身發(fā)展。[13]當(dāng)前國內(nèi)輔助翻譯軟件很多，主流軟件包括SDL Trados Studio、MemoQ、Wordfast 等。這些軟件雖然都適用譯后編輯實踐，但價格昂貴且安裝操作復(fù)雜，無法普及使用。隨著近年來“云”概念的興起，基于云的翻譯協(xié)同平臺發(fā)展迅速。在眾多優(yōu)秀云翻譯平臺中，Tmxmall 旗下的YICAT 上線不久就以其免費(fèi)性、易用性、整合性、專業(yè)性和高效性深受譯員喜愛。Ivanova（2016）認(rèn)為機(jī)器翻譯和計算機(jī)輔助翻譯工具的發(fā)展不僅影響專業(yè)翻譯人員的工作環(huán)境，也影響教學(xué)領(lǐng)域。[12]作為翻譯行業(yè)發(fā)展代表性平臺之一，YICAT 在譯后編輯實踐教學(xué)平臺具有獨(dú)特優(yōu)勢。

3.1 海量優(yōu)質(zhì)翻譯記憶庫與術(shù)語庫

翻譯記憶庫和術(shù)語庫可大大提升譯后編輯的質(zhì)量和效率，與機(jī)器翻譯在譯后編輯中扮演著同等重要的角色。在某些專業(yè)領(lǐng)域，翻譯記憶庫和術(shù)語庫甚至決定著翻譯質(zhì)量的合格與否。Tmxmall是國內(nèi)最早專注于語料對齊、翻譯記憶庫/術(shù)語庫管理和分享的互聯(lián)網(wǎng)平臺之一，自2014 年建立以來以其領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢積累了大量的優(yōu)質(zhì)翻譯記憶庫和術(shù)語庫，用戶只需通過平臺購買即可使用。此外，還可通過Tmxmall 免費(fèi)語料對齊平臺快速制作翻譯記憶庫和提取術(shù)語庫。

3.2 接入12 種機(jī)器翻譯引擎

YICAT 云翻譯平臺接入了谷歌、百度、阿里、騰訊翻譯君、有道、搜狗、小牛翻譯、必應(yīng)、云譯、aws、DeepL、Yandex 和阿里垂直領(lǐng)域翻譯引擎。由于不同機(jī)器翻譯引擎的AI 算法和技術(shù)優(yōu)勢不一樣，訓(xùn)練的語言素材也不一致，所以在翻譯不同材料方面也各具優(yōu)勢，YICAT 則把這些引擎很好地整合起來。在譯后編輯中，譯者可根據(jù)需求選擇或組合相應(yīng)的機(jī)器翻譯引擎，有利于提升譯后編輯質(zhì)量和翻譯效率。

3.3 功能強(qiáng)大，滿足譯后編輯實踐需求

YICAT 云翻譯平臺除了支持45 種文件格式和46 種語言外，還提供了29 項QA 規(guī)則及嚴(yán)重級別供用戶設(shè)置。除前5 種QA 規(guī)則默認(rèn)啟用且已設(shè)置“嚴(yán)重錯誤”外，用戶可選擇是否啟用其他24 種QA 規(guī)則，可降低審校負(fù)擔(dān)，提高譯后編輯效率。此外，YICAT 還支持在線跟蹤修訂，為譯后編輯提供重大便利。

3.4 翻譯流程化，支持團(tuán)隊模式

隨著全球語言翻譯需求量爆炸式增長，翻譯行業(yè)在成本、速度和質(zhì)量的平衡中尋求發(fā)展契機(jī)。以YICAT 為代表的云翻譯平臺通過云技術(shù)為傳統(tǒng)翻譯行業(yè)開拓了時代的新型翻譯經(jīng)營模式，該模式把傳統(tǒng)的線上翻譯流程整合進(jìn)一個云端平臺，極大地提升了翻譯效率。YICAT 具有較好的團(tuán)隊管理模式，管理員、項目經(jīng)理、資源經(jīng)理和譯員審校多人可同時在同一頁面進(jìn)行協(xié)作翻譯，并實現(xiàn)譯審?fù)?，完全與線下行業(yè)翻譯模式匹配。該平臺使學(xué)生在開展譯后編輯實踐的同時，通過角色扮演的方式深入了解翻譯整個流程。

4 結(jié)語

隨著基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，機(jī)器翻譯必將不斷提升譯后編輯的效率，而譯后編輯則從大數(shù)據(jù)層面進(jìn)一步促使機(jī)器翻譯變得更“聰明”。全球化和信息化帶來的海量翻譯需求促使翻譯行業(yè)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化和協(xié)同化的同時，分工也越來越細(xì)致，未來的譯者工作領(lǐng)域也必將從原來的什么都要懂到專注于譯后編輯。譯后編輯已成為當(dāng)前和未來語言服務(wù)行業(yè)的重要業(yè)務(wù)增長點。Nitzke（2019）認(rèn)為，沒有經(jīng)過專門訓(xùn)練，不是每一個譯者都能成為好的譯后編輯。[11]作為培養(yǎng)未來翻譯人才的高校，緊握時代脈搏，在夯實翻譯理論和語言基本功的基礎(chǔ)上，與時俱進(jìn)地構(gòu)建譯后編輯培養(yǎng)方案，方可讓畢業(yè)生更好地對接社會未來發(fā)展需求。