石油英语文本的机器翻译与译后编辑——以《石油科技英语翻译教程》（节选）为例

大数据时代，基于人工智能技术的机器翻译飞速发展。本研究以《石油科技英语翻译教程》一书中的部分翻译实践为例，从简单名词专业化、被动句的翻译、词性转换、长句翻译四个角度分析石油英语文本机器翻译中的常见错误，并总结出运用翻译技巧处理逻辑关系、灵活进行词语搭配、调整句子结构等译后编辑策略。本研究希望帮助译者更好地应对石油文本的翻译任务，提高译文的精准度。     

电力科技英语机器翻译译后编辑(MTPE)实践探究——以TAUS的MTPE指南为编辑度准则

在当前全球化与信息化的时代,机器翻译大大提高了翻译的输出效率与质量,因而被广泛应用于初步的翻译项目处理中,然而机器翻译存在局限性,需要配合译后编辑(Post-Editing,PE)才能更好地完成翻译任务。该文选取Science Daily网站上的电力科技信息文本,以TAUS发行的MTPE（机器翻译译后编辑）质量评估为准则,对Google Translate机器译文实施快速译后编辑,分析总结了机器翻译(MT)在电力科技文本翻译中的常见错误类型,在发现机器翻译优势的同时,也证明了译后编辑的不可替代性及译后编辑质量评判规范标准的重要性。     

机器翻译中的译前编辑翻译技巧——以Google汉译英《边城》为例

随着全球语言服务行业的兴起,机器翻译在翻译领域中的作用日益凸显.人机合译的方式让翻译效率大幅提升,译前编辑和译后编辑有助于减少机器翻译的错误,提高译文质量.该文从译前编辑在文学文本中应用的角度,总结了机器翻译常出现的问题以及在翻译前针对这些问题采用相应的策略.中文文学文本题材丰富,语言形式多种多样,译前编辑模式能提高机器产出的质量,减少译后编辑的工作量,进一步提高译者效率.     

基于语境的专利摘要机器翻译错误分析及译后编辑

由于语境具有复杂性,同时机器还不具有人脑的思维能力,所以机器翻译容易出现基于语境的错误,针对机器翻译译文进行译后编辑也很有必要。在前人对语境分类基础上,结合专利文献、专利摘要的特点及汉英专利摘要的差异,将专利摘要涉及的语境分为言内语境和言外语境,并基于此分类,结合Trados的翻译实例,分析基于语境的专利摘要机器汉英翻译中存在的部分错误,并给出相应的译后编辑方法。     

专利摘要机器翻译中的错误类型研究

随着机器翻译和我国知识产权事业的快速发展,机器翻译技术开始广泛应用于专利文本翻译,提高翻译效率的同时也存在一定翻译错误。本文选取60篇近两年国内申请机械领域专利摘要进行英译测试,将机器翻译中错误类型归纳为词汇、句法、语篇及其他四个层面,通过分析机器译文错误类型,指出人工在提高机器译文质量中的作用,以期为从事专利摘要翻译的译者提供有益思考。     

衔接理论视角下人工翻译和机器翻译对比分析

本文从衔接理论视角下探究了人工翻译与机器翻译的衔接手段差异。研究表明,机器翻译使用的衔接手段较为单一,人工翻译相较于机器翻译使用了更多的衔接手段。通过对人工翻译在衔接手段方面的总结归纳,有利于对机器译文进行译后编辑以及计算机学习并提升在衔接层面的翻译能力。     

汉译英译后编辑的策略研究——基于时政类文本机器翻译

互联网技术的发展催生了机器翻译技术,近年来,虽然机器翻译技术不断完善、基本得到了翻译行业认可,但是,由于机器翻译在现阶段仍然具有一定局限性,推动了新的人机结合翻译技术——译后编辑的发展。译后编辑,作为机器翻译的必要补充,在语言服务行业中发挥着日益重要的作用。但译后编辑并不是随意的,它需要一定的策略指导。本文解释了机器翻译以及译后编辑的含义,通过对案例的谷歌机器翻译译文的分析,针对机器翻译疏漏错译的类型,探讨译后编辑的策略。     

“机器翻译+译后编辑”模式下《逍遥法外》字幕翻译研究

随着人工智能的不断进步,“机器翻译+译后编辑”已经成为翻译技术领域探究的热点,在字幕翻译领域方兴未艾。但目前人们对该模式的认识上还存在一些模糊之处。对待机器翻译,必须从多个角度综合衡量它的相对优势和固有缺点,通过廓清机器翻译的错误类型,弥合文本之间的文化差异,进而拓展“机器翻译+译后编辑”的应用范畴,推进人机协作在字幕翻译领域的实践。该文对机器翻译在字幕翻译中的常见错误类型进行归类,分析了机译中常见的三种错误,为新型翻译模式的探索提供了借鉴。     

浅析机器翻译在商务英语翻译中的应用

随着科技的发展,利用机器翻译系统(MT)获取外文商务资讯已成为一种趋势。但机器翻译译文的可读性和准确性仍有待商榷。本文将以国内最常用的机器翻译工具"有道翻译"为例,对商务英语翻译中人工翻译与机器翻译在翻译准确性上的差异进行对比分析。     

机器翻译对英语长难句的处理效果探究

随着机器翻译的普及应用,机器翻译的应用领域也越来越广泛,且效果良好,机器对普通文本的翻译已经达到了相当高的准确度和匹配程度。但是当将机器翻译应用到复杂文本时,可以发现,对英语长难句的翻译,机器翻译的效果还不尽人意,甚至出现严重错误。为了研究机器翻译对英文长句的处理情况,文章将探究机器翻译对不同类型长句的处理效果,从句法层面分析机器译文的7种错误类型,并从错误比较严重的现象中探究其可能的原因,为提升机器翻译质量提供参考。     

含“when”句式的机器翻译句法学分析

本文通过校对汽车技术文献翻译语料库中的3530句机器译文,从句法学角度对含"when"的句式的机器翻译进行了分析,提出机器翻译方案,以期应用到译后编辑环节提高机器译文质量。     

汉英机器翻译及其在科技文摘要翻译中的误例研究与分析

汉英机器翻译在中文科技文摘要的翻译中被广泛运用。但由于机器翻译存在的对词语、语义、句法等方面分析过于简单,使得科技文摘要的译文往往具有不可读性。本文从机器翻译系统的三大基本方法入手,探讨了汉英机器翻译在目前阶段存在的问题,并指出建立可信赖汉英机器翻译模型的重要性。     

当前日译汉机器翻译的缺陷及对策——以特朗普就职演讲日文版的“百度翻译”译文为例

本文通过调查问卷考察了日语专业大学生的日汉翻译软件使用现状,并以"百度翻译"为机器翻译的代表,用它对特朗普就职演讲的日文版进行了汉译,逐句考察其译文错误并对错误类型进行归纳总结,在此基础上提出了一些改进日语机器翻译质量的建议。希望能为中文信息处理及中日文化交流领域提供参考。     

汉英机器翻译及其在科翻译中的误例研究与分析

汉英机器翻译在中文科技文摘要的翻译中被广泛运用.但由于机器翻译存在的对词语、语义、句法等方面分析过于简单,使得科技文摘要的译文往往具有不可读性.本文从机器翻译系统的三大基本方法入手,探讨了汉英机器翻译在目前阶段存在的问题,并指出建立可信赖汉英机器翻译模型的重要性.     

MTPE模式下计算机类专利摘要机器翻译典型错误分析

文章以150篇计算机类专利摘要的中文和采用中国专利信息中心的汉英机器翻译引擎(1)翻译的英文组成平行语料,着眼于机器翻译译后编辑(MTPE)(2)实践,分别从词汇、句法和篇章逻辑角度分析了机翻译文中出现的典型错误类型,以期促进专利文本的机器翻译译后编辑的理论研究和应用,并为该领域机器翻译引擎优化提供有益参考。     

文学语篇中连词“but”的机器翻译译文分析——以Harry Potter and the Philosopher’s Stone的Google机译为例

基于自建语料库研究文学语篇Harry Potter and the Philosopher’s Stone中连词“but”的机器翻译情况。采用语料统计及译文对比的研究方法,归纳了连词“but”的机译特点,分析了连词“but”的人工译文与Google在线机器翻译译文之间的差异,以及机器翻译存在的问题。从分析可知,机器译文在表达的地道性与多样性方面仍需通过人工译后编辑来提高质量,机译系统在逻辑语义关系分析和语用功能判断等方面与人工翻译存在明显差异。     

机器翻译的失误与正误之间——以《武汉，你好！》为例

本文以颇具伤痕文学色彩的散文诗《武汉,你好！》为例,比较分析Trados软件产生的英译文和译后编辑及校对后的人工译文。研究发现,机器翻译在进行诗学特色鲜明的语篇翻译时,在文化信息的传达、语言修辞表达、习语以及情感再现等方面出现明显失误。与人工译文相比较,机译在词汇意义层面,往往局限于概念意义的选择,在句子层面,则局限于表层结构的理解判断。这些发现一方面说明机器翻译仍然依赖于人工编辑与校对,另一方面也表明了机器翻译亟待改进。     

机器翻译在文学翻译中的适用性与局限性实践探索

机器翻译技术已经发展到神经网络机器翻译水平,译文质量明显提高。文章围绕机器翻译能否应用于文学翻译的问题,从个人翻译实践出发,借助“信、达、切”的翻译标准,探讨机器翻译在文学翻译中的适用性和局限性。     

人工智能背景下汉译英译前编辑策略探究

机器翻译研究涉及计算机科学、语言学、统计学、数学等多个领域,具有跨学科性。在人工智能迅速发展的背景下,加强译前对源文本的处理是减少译后编辑处理时间的关键。译前编辑策略的选取应当基于对词汇、句子、语言外因素的考量,提高机器翻译的识别度,进而提高译文质量。当前,“译前编辑+机器翻译+译后编辑”是较为理想的人机互动翻译模式。     

浅析DeepL翻译和百度翻译的质量——以《了不起的盖茨比》为例

从目前文本翻译质量的角度看，机器翻译与人工翻译仍有一些差距，具体表现在译文的准确性、可读性和欣赏性等方面。本文以文学类文本《了不起的盖茨比》为研究对象，对比DeepL机器翻译、百度翻译与人工翻译的译本，分析机器翻译的局限性，并提出一些改进建议。