基于錯(cuò)誤類型的譯前編輯策略探究

【摘要】機(jī)器翻譯在經(jīng)歷了基于實(shí)例、基于統(tǒng)計(jì)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三次迭代后，翻譯質(zhì)量在某些領(lǐng)域甚至能和專業(yè)譯員媲美，人機(jī)協(xié)作的翻譯模式因此成為語(yǔ)言服務(wù)市場(chǎng)的主流。譯前編輯作為一種人機(jī)協(xié)作翻譯模式，較少受到國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，卻對(duì)減少譯后編輯工作量不可或缺。因此本文著眼于文學(xué)文本的譯前編輯，采用MQM質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)《邊城》機(jī)器翻譯中的錯(cuò)誤進(jìn)行歸類，提出可行的譯前編輯策略并檢驗(yàn)其對(duì)機(jī)翻質(zhì)量的影響，以期為機(jī)器翻譯的領(lǐng)域適應(yīng)和效率提升提供啟示。

【關(guān)鍵詞】機(jī)器翻譯；譯前編輯；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯；《邊城》

【中圖分類號(hào)】H085;I046 " " "【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2097-2261（2024）21-0056-04

【DOI】10.20133/j.cnki.CN42-1932/G1.2024.21.014

【基金項(xiàng)目】本文系2022年湖南省社科基金項(xiàng)目“《邊城》英語(yǔ)譯介的湘西敘事重構(gòu)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2022YBA200）的階段性研究成果。

一、引言

隨著自然語(yǔ)言處理和人工智能的突飛猛進(jìn)，機(jī)器翻譯完成了從基于實(shí)例、基于統(tǒng)計(jì)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)，在翻譯質(zhì)量上得到顯著提升。

2016年谷歌推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)并投入商用，機(jī)器翻譯迅速普及走向了產(chǎn)業(yè)化。在某些領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯產(chǎn)出的譯文質(zhì)量甚至可以達(dá)到專業(yè)譯員的水平。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯不免出現(xiàn)漏譯和誤譯現(xiàn)象，人類譯員的把關(guān)仍舊必不可少。

人機(jī)協(xié)作的翻譯模式始于20世紀(jì)50年代，早期從事譯后編輯的人員甚至不需要掌握源語(yǔ)，到80年代譯后編輯才被確立為翻譯過(guò)程中的重要一環(huán)。經(jīng)過(guò)四十多年的發(fā)展，如今人機(jī)混合翻譯服務(wù)已成為市場(chǎng)主流。

2021年美國(guó)CSA Research公司預(yù)測(cè)，人機(jī)混合服務(wù)的需求將成為語(yǔ)言服務(wù)行業(yè)發(fā)展的主要推動(dòng)力，而譯后編輯則是其中的首要需求。王華樹和李智通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，受試者中半數(shù)以上的譯員借助機(jī)器翻譯并結(jié)合譯后編輯來(lái)完成工作，并表示人機(jī)協(xié)作的翻譯模式能提高11%至70%的翻譯效率[1]。

譯前編輯和譯后編輯同屬人機(jī)協(xié)作的翻譯模式，在學(xué)術(shù)界獲得的關(guān)注卻呈現(xiàn)出顯著差異。譯前編輯僅僅在關(guān)于譯后編輯的討論中被順帶提及，缺少學(xué)者針對(duì)性的深入研究。而國(guó)內(nèi)外譯后編輯研究則已形成聚類，如“譯后編輯概述、譯后編輯評(píng)估研究、機(jī)器翻譯錯(cuò)誤識(shí)別與譯后編輯工具研發(fā)、譯后編輯研究的行業(yè)視角、譯后編輯能力與譯后編輯者的培養(yǎng)”等[2]。

然而，譯前編輯對(duì)于減少譯后編輯工作量，避免低質(zhì)機(jī)譯造成的精力損耗有著重要意義。譯前編輯過(guò)的原文經(jīng)過(guò)機(jī)器翻譯后，產(chǎn)出的原始譯文中需要糾正的錯(cuò)誤更少。此外，許多文本也存在譯后編輯工作量過(guò)大或者無(wú)法進(jìn)行譯后編輯的情況，此時(shí)譯前編輯的干預(yù)則尤為重要。

二、譯前編輯概述

譯前編輯涉及使用一套術(shù)語(yǔ)、文體指南或規(guī)則，在翻譯自動(dòng)化之前準(zhǔn)備原文，以提高原始輸出質(zhì)量。原文準(zhǔn)備中不僅要去除排版錯(cuò)誤，糾正內(nèi)容中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤，還要調(diào)整句子長(zhǎng)度，使用某些語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，如簡(jiǎn)化語(yǔ)序和減少被動(dòng)語(yǔ)態(tài)，或語(yǔ)義選擇，如使用一致的術(shù)語(yǔ)，或者標(biāo)注某些可能不需要翻譯的術(shù)語(yǔ)，如產(chǎn)品名稱。

相較之下，譯后編輯則致力于修正機(jī)器輸出譯文中的錯(cuò)誤，使譯文達(dá)到預(yù)期的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。如果說(shuō)譯后編輯是對(duì)錯(cuò)誤產(chǎn)生后的一種被動(dòng)彌補(bǔ)，那么譯前編輯則是主動(dòng)預(yù)設(shè)可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。

和譯前編輯較為相似的一個(gè)概念是受控語(yǔ)言，兩者都是通過(guò)處理原文以提高機(jī)器翻譯的質(zhì)量，但在應(yīng)用場(chǎng)景、編輯范圍和文本類型方面，兩者仍存在顯著的差異。譯前編輯主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯，是針對(duì)文本的具體處理，而受控語(yǔ)言除了翻譯之外，還可以運(yùn)用在技術(shù)寫作，翻譯審校等領(lǐng)域，是一套指導(dǎo)文本處理的規(guī)則。

在編輯范圍上，譯前編輯可以對(duì)內(nèi)容、格式和印刷方面任何可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤進(jìn)行調(diào)整，而受控語(yǔ)言則主要從詞匯語(yǔ)法和風(fēng)格層面對(duì)原文進(jìn)行改寫以使之符合規(guī)范。在應(yīng)用文本層面，譯前編輯可應(yīng)用于多種文本類型，而受控語(yǔ)言常用在技術(shù)文檔的生成和翻譯。

國(guó)外對(duì)于譯前編輯的研究已有了一些嘗試。不同的語(yǔ)言對(duì)和翻譯方向，不同的文本類型和特定機(jī)器翻譯系統(tǒng)都對(duì)會(huì)對(duì)譯前編輯的效率產(chǎn)生影響。Mercader-Alarcon和Sanchez-Matinez[3]以及Miyata和Fujita[4]分別使用基于規(guī)則和基于短語(yǔ)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯進(jìn)行譯前編輯，觀察到原始輸出的機(jī)器翻譯譯文在錯(cuò)誤率上有了下降。然而譯前編輯對(duì)于提升NMT產(chǎn)出譯文質(zhì)量的效力卻并不明確。?ner Bulut和Alimen發(fā)現(xiàn)在英語(yǔ)和土耳其語(yǔ)言對(duì)上，譯前編輯并未能減少NMT翻譯用戶指南中的術(shù)語(yǔ)錯(cuò)誤[5]。Bounaas等人指出，在英語(yǔ)到阿拉伯語(yǔ)的兒童文學(xué)翻譯中，譯前編輯提升了NMT產(chǎn)出譯文的可接受性和可讀性[6]。

目前國(guó)內(nèi)對(duì)于譯前編輯的關(guān)注較少，但是眾多學(xué)者都已關(guān)注到了譯前編輯的必要性，并將之作為未來(lái)的研究方向。馮全功和崔啟亮表示利用受控語(yǔ)言進(jìn)行譯前編輯可以有效地提高機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性。王湘玲和賈艷芳也指出實(shí)施譯前編輯對(duì)于減少消極翻譯指征和提高機(jī)器翻譯質(zhì)量有著重要作用[7]。徐紅和黃協(xié)安認(rèn)為，梳理譯前編輯研究有利于傳播該領(lǐng)域新的研究范式，總結(jié)有效的譯前編輯方法，為找到研究突破口提供啟示[8]。也有學(xué)者表示機(jī)器翻譯的廣泛使用和日新月異，相關(guān)研究不僅需要針對(duì)特定語(yǔ)言對(duì)、特定機(jī)器翻譯系統(tǒng)和特定文本類型進(jìn)行譯前編輯策略的探索，同時(shí)需要對(duì)相關(guān)策略進(jìn)行及時(shí)更新。

三、機(jī)器翻譯錯(cuò)誤類型概述

譯后編輯領(lǐng)域里，機(jī)器翻譯的錯(cuò)誤類型分類主要服務(wù)于區(qū)分譯后編輯的工作量。分類方法大致可概括為宏觀的編輯過(guò)程分類和微觀的語(yǔ)言學(xué)概念分類。宏觀層面，Lacruz I、 Denkowski M和Lavie A將機(jī)器翻譯錯(cuò)誤分為機(jī)械類（Mechanical）錯(cuò)誤和遷移類（Transfer）錯(cuò)誤，不需要參考原文進(jìn)行改正的錯(cuò)誤為機(jī)械類錯(cuò)誤，而需要對(duì)照原文進(jìn)行修改的錯(cuò)誤則被定義為遷移類錯(cuò)誤[9]。

微觀語(yǔ)言學(xué)概念的分類中，國(guó)內(nèi)學(xué)者崔啟亮和李聞基于科技文本中的機(jī)器翻譯錯(cuò)誤，列出了十一類機(jī)器翻譯的錯(cuò)誤類型，從詞語(yǔ)和句子層面、形式和格式、漏譯誤譯等角度進(jìn)行了錯(cuò)誤列舉[10]。Temnikova則根據(jù)常見翻譯活動(dòng)的認(rèn)知努力對(duì)主要的錯(cuò)誤類型進(jìn)行了排名，其中詞語(yǔ)的形式（曲折變化）錯(cuò)誤和使用了錯(cuò)誤風(fēng)格的近義詞被劃分為修正較為容易的類別，而詞層面的詞序錯(cuò)誤和短語(yǔ)層面的詞序錯(cuò)誤則被認(rèn)定為修正難度最大的類別[11]。

國(guó)內(nèi)已有的機(jī)翻錯(cuò)誤類型研究大多從科技文本著手，涉及法律、醫(yī)藥、機(jī)械等專業(yè)領(lǐng)域，然而某些機(jī)器翻譯錯(cuò)誤在不同的文本類型、不同的翻譯方向、不同的翻譯目的下可能并不構(gòu)成錯(cuò)誤或歸屬于其他類別，因此機(jī)器翻譯錯(cuò)誤的分類標(biāo)準(zhǔn)也受到了特定語(yǔ)言對(duì)和文本類型等因素的限定。

四、翻譯多維質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（MQM）

MQM是一種基于錯(cuò)誤類型及其嚴(yán)重性進(jìn)行翻譯質(zhì)量評(píng)估的框架。該框架定義了7種主要錯(cuò)誤類型。評(píng)估者可以根據(jù)自己的需要定制框架，對(duì)某類錯(cuò)誤的嚴(yán)重性進(jìn)行評(píng)級(jí)，默認(rèn)嚴(yán)重性級(jí)別為無(wú)（減0分）、次要（減1分）、主要（減5分）和關(guān)鍵（減25分）。翻譯的質(zhì)量可以通過(guò)其獲得的罰分來(lái)判斷。嚴(yán)重性定義為無(wú)的錯(cuò)誤一般不需要進(jìn)一步關(guān)注，而嚴(yán)重性高則意味著該錯(cuò)誤將導(dǎo)致譯文不過(guò)關(guān)。

《邊城》機(jī)翻譯文的錯(cuò)誤類別及其嚴(yán)重性程度將在下文中舉例討論。

五、《邊城》中的主要機(jī)翻錯(cuò)誤

《邊城》第一章介紹了故事發(fā)生的地理環(huán)境和主要人物翠翠和祖父，句型多為連動(dòng)無(wú)主語(yǔ)句，語(yǔ)言風(fēng)格簡(jiǎn)潔但內(nèi)涵豐富，涉及部分文化負(fù)載詞，在內(nèi)容和風(fēng)格上都具有文學(xué)性。因此本文將第一章作為研究文本，利用MQM對(duì)原始產(chǎn)出譯文中的錯(cuò)誤進(jìn)行分類，并以可讀性作為錯(cuò)誤嚴(yán)重性的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各類錯(cuò)誤罰分并計(jì)算出最后的單字平均罰分。針對(duì)原始譯文中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，筆者將提出相應(yīng)的譯前編輯策略，并通過(guò)應(yīng)用譯前編輯策略，對(duì)比機(jī)翻譯文的錯(cuò)誤罰分，檢驗(yàn)譯前編輯策略的效率。

根據(jù)MQM標(biāo)準(zhǔn)，《邊城》第一章中的單字罰分為0.1574。機(jī)翻錯(cuò)誤主要出現(xiàn)在術(shù)語(yǔ)（terminology）、準(zhǔn)確性（accuracy）、語(yǔ)言慣例（linguistic convention）、風(fēng)格（style）、本地化（locale convention）、讀者接受度（audience appropriateness）、格式標(biāo)點(diǎn)（design and markup）。其中準(zhǔn)確性錯(cuò)誤較為突出，大多因?yàn)樵闹袩o(wú)主語(yǔ)句和文化特定表達(dá)導(dǎo)致。

例如“代替了天，使他在日頭升起時(shí)，感到生活的力量”一句中省略的主語(yǔ)本是指翠翠，然而機(jī)翻譯文中卻譯成“It replaced the sky， allowing him to feel the power of life when the sun rose”中的“it”。又如“管船人卻情不過(guò)”被NMT翻譯為“The ship keeper couldn't help it”。其次風(fēng)格層面的錯(cuò)誤多為譯文中突兀的正式用語(yǔ)和贅余翻譯。

例如“卻依然清澈透明”的譯文“but it is still so clear and transparent”中“transparent”的使用，以及“依然塞到那人手心里去”譯文“stuffed it into the palm of the man's hand”中對(duì)“手心”的多譯。術(shù)語(yǔ)層面錯(cuò)誤多集中于文化負(fù)載詞和專有名詞前后使用不一致兩類。

例如機(jī)翻譯文中用“yellow dog”和“Huang Gou”來(lái)稱呼文中的黃狗，以及將“七百錢”翻譯成“seven hundred dollars”。讀者接受角度錯(cuò)誤則主要由文化差異導(dǎo)致。例如“翠翠在風(fēng)日里長(zhǎng)養(yǎng)著，把皮膚變得黑黑的”中“變得黑黑的”被譯為“turning the skin black”?！癇lack”形容皮膚帶有歧視色彩，容易造成目的語(yǔ)讀者的誤會(huì)，被曬黑的原意與“tanned”更貼切。

針對(duì)《邊城》中第一章中的主要機(jī)翻錯(cuò)誤，筆者認(rèn)為譯前編輯可從詞匯、句子、文化角度入手。首先詞匯方面，補(bǔ)充隱含的主語(yǔ)，修改不恰當(dāng)?shù)闹髦^和動(dòng)賓搭配；句子層面，簡(jiǎn)化句子結(jié)構(gòu)，刪減語(yǔ)義重復(fù)的結(jié)構(gòu)，合理斷句減少逗號(hào)使用；文化角度，簡(jiǎn)化或解釋中文特有文化內(nèi)涵的表達(dá)。經(jīng)譯前編輯后的機(jī)翻譯文的單字罰分為0.129。

六、譯前編輯策略效率分析

通過(guò)對(duì)比譯前編輯前后的機(jī)翻譯文可以發(fā)現(xiàn)，譯前編輯后產(chǎn)出的譯文在錯(cuò)誤數(shù)量上和總罰分上都有了顯著減少，尤其有效地規(guī)避了機(jī)器翻譯在本地化（locale convention）、讀者接受度（audience appropriateness）和格式標(biāo)點(diǎn)（design and markup）上可能產(chǎn)生的錯(cuò)誤。

（1）原文：翠翠在風(fēng)日里長(zhǎng)養(yǎng)著，把皮膚變得黑黑的

NMT譯文：The greenery has grown up in the wind and sun， turning the skin black

譯前編輯后的原文：翠翠在大自然里長(zhǎng)大，她的皮膚曬得黑黑的

NMT譯文：Cuicui grew up in nature， and her skin is tanned

例（1）中譯前編輯通過(guò)詞匯層面的補(bǔ)充主語(yǔ)和更換謂語(yǔ)動(dòng)詞，使得原文語(yǔ)義更加清晰。因此NMT產(chǎn)出的譯文使用了更符合英語(yǔ)母語(yǔ)者閱讀習(xí)慣和接受度的“tanned”，規(guī)避了初次翻譯中“black”的歧視色彩。

此外，術(shù)語(yǔ)、準(zhǔn)確度和風(fēng)格層面的錯(cuò)誤也有了大幅減少，但仍存在部分譯前編輯難以規(guī)避的機(jī)器翻譯錯(cuò)誤，或是譯前編輯僅僅帶來(lái)了錯(cuò)誤類型的轉(zhuǎn)移而非消失的情況。

（2）原文：或翠翠與黃狗皆張著耳朵，聽祖父說(shuō)些城中多年以前的戰(zhàn)爭(zhēng)故事。

NMT譯文：Or Cuicui and Huang Gou both opened their ears， listening to their grandfather telling stories about wars in the city many years ago.

譯前編輯后的原文：有時(shí)翠翠和黃狗都張著耳朵，聽祖父說(shuō)些城中多年以前的戰(zhàn)爭(zhēng)故事。

NMT譯文：Sometimes Cuicui and Huang Gou open their ears and listen to their grandfather telling stories about wars in the city many years ago.

（3）原文：溪流如弓背，山路如弓弦，故遠(yuǎn)近有了小小差異。

NMT譯文：The stream is like the back of a bow， and the mountain road is like the string of a bow， so there is a slight difference between the distance and the distance.

譯前編輯后的原文：溪流像弓背一樣的曲線，而山路像弓弦一樣的直線，所以走不同的路會(huì)有距離的差異。

NMT譯文：The stream is curved like the back of a bow， while the mountain road is straight like a bowstring， so the distance will vary depending on the path.

例（2）中“黃狗”一詞在進(jìn)行過(guò)譯前編輯之后仍然被NMT誤譯為“Huang Gou”，與前文所譯的“yellow dog”不一致。例（3）中譯前編輯后的NMT譯文更加忠實(shí)于原文語(yǔ)義，但在風(fēng)格上的平鋪直敘丟失了中文的意境。雖然擺脫了準(zhǔn)確度的錯(cuò)誤，卻在風(fēng)格上被歸為次要錯(cuò)誤。

七、結(jié)語(yǔ)

本文借用MQM對(duì)《邊城》第一章中的場(chǎng)景和人物描寫的機(jī)器翻譯質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)比譯前編輯前后的兩個(gè)版本譯文，筆者發(fā)現(xiàn)譯前編輯整體上顯著減少NMT的翻譯錯(cuò)誤，與前文中徐紅和Bounaas的研究結(jié)果基本一致。此外本研究發(fā)現(xiàn)譯前編輯策略對(duì)于規(guī)避本地化，讀者接受度和格式標(biāo)點(diǎn)層面的機(jī)翻錯(cuò)誤尤為有效。而在術(shù)語(yǔ)、準(zhǔn)確度和風(fēng)格層面上，部分機(jī)翻錯(cuò)誤也無(wú)法通過(guò)譯前編輯策略進(jìn)行規(guī)避，或是嚴(yán)重程度有所減弱，或是錯(cuò)誤類型有所改變。因此，NMT翻譯質(zhì)量的提升雖極大提高了語(yǔ)言服務(wù)的效率，卻仍然無(wú)法完全取代人類譯員。NMT譯文仍然需要譯前編輯和譯后編輯的把關(guān)。

本文僅從詞匯、句子和文化因素三方面對(duì)于譯前編輯策略進(jìn)行初步嘗試，未來(lái)研究可納入規(guī)模更大的樣本語(yǔ)料，邀請(qǐng)多位評(píng)分者評(píng)估機(jī)翻譯文質(zhì)量，結(jié)合譯寫和變譯等策略對(duì)文學(xué)翻譯的譯前編輯進(jìn)行更靈活的探索。

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作者簡(jiǎn)介：

王行舟（1996-），女，漢族，湖南岳陽(yáng)人，碩士研究生，助教，研究方向：商務(wù)英語(yǔ)教學(xué)與翻譯研究。