翻译器范文1
关键词: 机器翻译 谷歌翻译 译后编辑
一、机器翻译概述
机器翻译是指将翻译过程的部分或全部使用机器实现自动化(Austermühl,2006)。一般认为机器翻译的思想起源于1949年写作的韦弗备忘录,而后机器翻译的发展经历了重大的起伏。时至今日,机器翻译的研究和产品如雨后春笋般不断涌现出来,机器翻译已然成为一个具有重大社会意义、政治意义、商业价值、科学价值和哲学意义的重要课题。
机器翻译系统可以依据不同的标准分为不同的种类。根据机器翻译系统的使用环境可以分为三类:低端机器翻译系统、用户定制的高端机器翻译系统和基于因特网的机器翻译系统。低端机器翻译系统的目标客户是个人,用户定制的高端机器翻译系统的目标客户是公司,基于因特网的机器翻译系统则是一种通过因特网使用的。根据机器翻译系统使用的技术可以分为下图所示的五类:基于规则的机器翻译系统、基于语料库的机器翻译系统、多引擎机器翻译系统、在线机器翻译系统和口语机器翻译系统(Feng,2004)。
一般而言,由于自然语言中诸如歧义、复杂句法、成语和照应关系之类问题,机器翻译的输出结果并不能令用户满意。于是一些人认为机器翻译系统对于译员而言毫无用处。我认为这是一种误解。翻译的过程一般可以分为两个阶段:第一阶段是翻译出译稿,第二阶段是修改译稿以求译文可以达到要求。在多数情况下使用机器翻译的目的仅仅是将第一阶段自动化,即翻译出译稿。然后由译员修改译稿,最终产出达到要求的译文。由此可见,机器翻译在将文本翻译成译稿的过程中大有用处。
在使用机器翻译将文本翻译成译稿的过程中,我们还可以使用多种方法提高机器翻译输出结果的质量。提高机器翻译系统翻译质量的策略如下表所示(Austermühl,2006)。
这些提高机器翻译质量的策略不是互相排斥的,而是可以同时使用。更新词典是指为机器翻译系统添加词条。译前编辑应用于翻译之前的文本。受控语言是指控制输入机器翻译系统的语言的复杂程度。交互模式是指翻译中机器翻译系统一边输出译稿,译员一边实时地做出修改。译后编辑应用于译后文本。上表所列的提高机器翻译质量的策略中使用最多的是译后编辑。
二、译例
现在中国广受用户欢迎的机器翻译系统有谷歌翻译、金山快译和Systran。在此我们将使用如下一段文字演示谷歌翻译工具的使用方法和使用译后编辑的策略修改谷歌翻译输出的译稿:
Ubuntu is a community developed operating system that is perfect for laptops,desktops and servers.Whether you use it at home,at school or at work Ubuntu contains all the applications you’ll ever need,from word processing and email applications,to web server software and programming tools.
谷歌翻译非常容易使用。我们首先在浏览器中打开谷歌翻译的网址translate.省略/,将上面的一段文字输入或复制粘贴到源语文本框中,调整翻译方向,即将英语设为源语,将汉语设为目的语,点击“翻译”按钮,谷歌翻译输出的译稿便出现了:
Ubuntu的是一个社会发展的作业系统是完美的笔记本电脑、台式电脑和服务器。您是否使用它在家里,在学校或工作Ubuntu的包含所有申请您最需要的,从文字处理和电子邮件应用程序,Web服务器软件和编程工具。
接下来我们可以开始通过比较源语文本和译稿编辑谷歌翻译的输出,这是使用译后编辑策略的译员需要做的工作中的主要部分。
第一句的翻译有两个主要的问题,即“community developed”和“perfect for”的翻译。此处谷歌翻译的翻译引擎将“community developed”翻译为“社会发展的”;正确的翻译应该是“(开源)社区开发的”。据此我们可以将第一句的前半部分编辑为“乌班图(Ubuntu)是社区开发的操作系统”。而后半句中的“perfect for”在此具体语境中的意义应该是“非常适合”,而不是“完美的”。据此我们可以将后半句编辑为“适合运行于笔记本、台式机和服务器”。
第二句的翻译也有两处主要的问题,即“whether”和“applications”的翻译。在此具体语境中“whether”的意思不是“是否”,而是“无论”;“applications”的意思不是“申请”,而是“应用程序”。因此我们可以将第二句的前半句编辑为“无论在家庭、学校还是工作环境使用,乌班图(Ubuntu)都提供了您所需的各种应用程序”。接着我们可以看到第二句的后半句并不需要大幅地修改,只需稍为润色,成为“从文字处理软件、电子邮件程序到服务器软件、编程工具”。
乌班图(Ubuntu)是开源社区开发的操作系统,适合运行于笔记本、台式机和服务器。无论在家庭、学校还是工作环境使用,乌班图(Ubuntu)都提供了您所需的各种应用程序,从文字处理软件、电子邮件程序到服务器软件、编程工具。
比较谷歌翻译的输出与修改后的译文,我们可以看到要想达到专业的翻译水准,机器翻译的输出可能需要较大幅度的修改。但是我们也应该看到机器翻译的长处是翻译某一特定领域的文本和翻译受控语言。
参考文献:
[1]Austermühl,F.Electronic Tools for Translators.Beijing:Foreign Language Teaching and Research Press,2006.
[2]Ubuntu.The Ubuntu Promise.Retrieved Aug.23,2010,from 省略/
[3]冯志伟[Feng Zhiwei].机器翻译研究[M].北京:中国对外翻译出版公司,2004.
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关键词 诗歌 机器翻译 人工翻译
中图分类号：H059 文献标识码：A
2016年人工智能领域最火事件之一莫过于谷歌人工智能机器人“阿尔法狗（AlphaGo）”在韩国首尔进行的人机大战中击败李世石九段了。随着经济的发展和科技的进步，人工智能已然成为社会发展和自然科学发展的必然。事实已经证明机器人进行深度学习成为可能，部分传统行业正在进行颠覆性的变革，翻译行业也是其中之一。机器翻译涉及计算机、认知科学、语言学、信息论等学科，是人工智能的终极目标之一。
1990年统计机器翻译的开山鼻祖Peter F. Brown 发表了《A Statistical Approach to Machine Translation》，开启了现代机器翻译纪元。20世纪末市场上已出现了很多计算机辅助翻译工具，简称为CAT（Computer Aided Translation）系统，例如世界排名第一的主流软件Trados、法国的Dj？Vu、国产的“雪人”等。鉴于CAT技术有自动记忆和自学功能，系统可根据翻译记忆建立的语言数据库搜索出重复或是相似的句子给出翻译建议和参照，并且会随着译者的使用学习单词、语法和句型。此外，它还可以建立并管理术语库，让译文选词更加专业、精准。此外，还有很多线上翻译词库或是工具，如金山词霸、有道、百度翻译，后续更是推出了手机版应用，查词译句都非常方便。时至今日，谷歌翻译已经可以提供 100 多种语言的即时翻译，包括很多稀有语种。这些CAT系统、在线词典和智能翻译工具能够帮助译者高效地完成翻译工作，被很多翻译公司和翻译员所钟爱。
在翻译领域，科技不仅仅改变了仅靠查阅纸质字典的笔译模式，同时也极大冲击了口译领域。2001年，谷歌翻译项目启动，提供了 9 种语音互译。2012 年，微软研究院创始人Rick Rashid在天津的“21世纪的计算大会”上公开演示了一个全自动同声传译系统，他的英文演讲经处理实时转变为中文语音。系统在演讲前的1小时学习Rick的演讲录音并模拟了他的发音特点。超强的学习能力、流畅的表达、个性化的声音，使得位于翻译金子塔尖的同声传译失去了光彩。2014年底，美国华盛顿州和墨西哥市两所小学的孩子们首次用 Skype Translator 进行了跨语言的顺畅通话，简单的日常对话已经完全不需要人工交替传译或同声传译，而口译也告别了高端消费的帽子。2015年，APP市场上甚至出现了支持图片翻译的国外旅行神器，用户可以通过手机的摄像头即时翻译图片内的文本，大受酷爱国外自由行的年轻驴友们的欢迎。而机器不断智能化对人类的发展和生产力的解放都是一件幸事，但同时也诱发了人们对人工智能的恐慌。很多传统行业的劳动力已经因为科技的冲击而失业或是转业，那么问题就来了。翻译这个职业是否也会被机器取代呢？倘若如此，大批以此为业的笔译员和口译员又该何去何从？
首先翻译从业人员可以吃一剂定心丸。科技迅猛的发展速度是非常惊人，但是智能机器翻译的探索和进步也是一个循序渐进的过程。人工翻译的地位确实已经被撼动，但是翻译并不仅仅是简单的模型匹配，尤其是文学中的诗歌翻译，其中深层蕴含的感情和隐喻，机器至今也没能体系化地清晰勾勒并转译出来。在翻译领域，诗歌翻译竟然能够抵挡机器翻译浪潮的冲击，确实非常值得我们仔细分析和探讨。
古今中外很多翻译大师都提出过诗不可译的理论。欧洲文艺复兴的开拓人物之一但丁被公认为意大利最伟大的诗人、现代意大利语的奠基者，他在《飨宴》中对翻译问题做了明确论述，得出了文学作品不可译论。中国现代著名文学理论家、诗人、翻译家、思想家――周作人曾说：“诗是不可译的，只有原本一首是诗，其他的任何译文都是塾师讲唐诗的解释罢了。”抛开翻译本身必然会破坏诗歌原有的和谐美不说，一千个读者有一千个汉姆雷特，每个人对于诗的理解和感悟都是不同的，而且读者或是译者的理解与诗人本身想表达的意思也很有可能不同，这就意味着翻译出来的诗歌很有可能与原诗想要表达的意境差之千里。而不同国家文化上的差别和不同语言对于音韵美要求的差别也使得诗歌翻译非常困难。读一首诗就是要去解读和感受一个拥有复杂大脑和独一无二的性格特质的诗人在特定状态下要描绘的情境与要表达的情绪和思想。这对于一个高情商的人来说有时都是非常困难的事情，更何况是尚处在刚刚发展不足百年的智能翻译机器了。
虽然说诗歌很难翻译，但是并不等于没有人翻译。谈及诗歌的人工翻译，就不得不提到当代中国诗歌翻译大师许渊冲先生。许渊冲，北京大学教授、翻译家，从事文学翻译长达六十余年，形成韵体译诗的方法与理论，被誉为“诗译英法唯一人”。2014年，译界狂才许先生荣获国际翻译界最高奖项之一的“北极光”杰出文学翻译奖，成为首位获此殊荣的亚洲翻译家。以唐代诗僧寒山的《杳杳寒山道》的英文翻译为例，通过大师译文和机器翻译译文的对比可看出徐老先生深厚的诗歌翻译功力，亦彰显了人工翻译大家存在的必要性以及在相当长的一段时间里机器翻译无法超越人工翻译的必然性。
原诗：杳杳寒山道，落落冷涧滨。啾啾常有鸟，寂寂更无人。淅淅风吹面，纷纷雪积身。朝朝不见日，岁岁不知春。（寒山《杳杳寒山道》）
译文1：Space space hanshan， cold and marina. Birds are common chirp， big star no more. To the wind， snow in succession. ChaoChao disappear， but each spring. （有道翻译）
译文2：Yao Yao Shan Road， and cold Jianbin. There are no birds often tweeted， no more. Xixi wind blowing， have snow body. Towards the day， but do not know. （百度翻译）
译文3：Yao Yao Han Shan Road， yo cold Jian Bin. Often the birds chirping， knowing no more. XiXi surface wind， snow have accumulated body. Zhao Zhao day gone， but each spring I do not know.（Google翻译）
译文4：Long， long the pathway to Cold Hill； drear， drear the waterside to chill. Chirp， chirp， I often hear the bird； mute， mute， nobody says a word. Gust by gust winds caress my face； flake on flake snow covers all trace. From day to day the sun won’t swing； from year to year I know no spring.（许渊冲译）
要探讨此诗的翻译，首先一定要先理解其中文含义。该诗描绘的是诗人居于天台山寒岩时所见的山景。首联描述了寒山道的情境和周边溪景；颔联从声音上描摹寒山道的静寂宁远；颈联从静态变为动态，勾画了诗人顶风冒雪的形象；尾联情中见景，抒写了诗人的情怀。全诗不仅平仄押韵，而且每一句都使用了叠字：“杳杳”、“落落”、“啾啾”、“寂寂”、“淅淅”、“纷纷”、“朝朝”、“岁岁”，使整首诗读起来朗朗上口，有一种音韵美。
大致了解了原诗的意思，再来看一下上面四个译文。译文1、2、3都是机器翻译，分别是译员常用的查词工具――有道翻译（附带长句自动翻译功能）、中国大众最普遍使用的搜索工具――百度翻译和世界排名第一的搜索工具――Google翻译的翻译结果。稍微有点英语功底的人在看到这三个译文后应该都会嗤之以鼻、吐槽不断，慨叹机器终究还是机器、难以领会并精准表达中国博大精深的古汉语。且不说语法是否有问题，单只是译文的意思和单词选用就已经错误百出。
例如，首句中的“杳杳”一次是说通往寒岩的山路幽暗深远；有道译文“Space Space”完全不知道是从何而来；而百度翻译和Google翻译直接“装傻”，就把拼音摆在那里“充愣”；刚入门的菜鸟翻译员即便无法很好地表达叠音的音韵美，也起码会翻译成“There is a dark road to Cold Hill”，至少意思是对的。
再比如，“涧滨”是指小河或是小溪边的意思。有道译成了“marina”（码头、船坞；散步道），深山里的码头吗？或许会让外国读者看了完全摸不着头脑吧。百度和Google继续选择用拼音充数。这样的翻译结果是完全不能被采纳的。
在古诗翻译的准确性上，机器翻译就已经惨败了。更不用说什么押韵、深意和美感了。那么让我们通过分析最后一句管中窥豹，看看真正的翻译专家是怎么翻译古诗的。“朝朝不见日，岁岁不知春。”用中文释义就是：我身处其中天天见不到阳光，年年也不知道有春天。体现了诗僧超然的心境。徐先生译文意思上自然是没毛病，此外他将“朝朝”译成“from day to day”，把“岁岁”译成“from year to year”，使诗译成英文后在形式上仍旧能保持结构上的一致、音节整齐匀称，着实令人拍案叫好。
机器翻译中国古诗词中出现的各种错译和人工翻译大师们的神翻译这里我们就不诸多列举了。虽然人工智能推动的机器翻译的发展着实为翻译行业带来了很多便利――提高了翻译员的生产力和新的想象空间，但是在现阶段人工翻译大咖是无可取代的。而机器翻译也有很长的路要走，对于其提供的翻译结果我们可以借鉴，但不能盲从盲信。当然随着机器翻译技术的不断完善，也会在更大程度上冲击翻译员们的饭碗，这就要求翻译员不断提高自身的职业能力和翻译素养以迎战机器翻译的挑战。
参考文献
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关键词：机器翻译；译后编辑；复合型翻译人才；培养模式
随着经济全球化和信息化的发展，不同国家的人们需要不断加强沟通与联系，翻译应运而生。若想当此重任，需机器与人工恰到好处地结合，这就对新时代下的符合型翻译人才提出了更高的要求，跨语种、跨专业成了符合型翻译人才的培养模式，译后编辑作为一个良好的切入点，将人工与智能完美地结合起来，本文基于机器翻译译后编辑的角度，对复合型翻译人才的培养模式进行了探讨。
1 机器翻译现状
1.1简述机器翻译
随着社会的发展，翻译已经成为了不同国家人们交流的必要工具，机器翻译也不再让我们陌生。机器翻译，简称MT，作为一种通过计算机程序形成两种自然语言之间的转化的形式，逐渐融入了我们的生活。作为一个交叉学科，机器翻译由三个子学科组成，包括计算语言学、人工智能、数理逻辑。
1.2机器翻译现状
探究机器翻译的百年历史，它的出现旨在克服人们的语言障碍，拓宽潜在市场，作为打开市场的重要语言手段，全自动机器翻译应用有限，就目前状况来看，机器翻译只是简单、非正式的翻译，进行简单的交流沟通，与此同时，新的翻译技术也被我们更多地尝试着。
随着我国经济的快速发展和综合国力的不断提升，对机器翻译的需求也在加大，国内市场可以供我们了解到的翻译软件也多是基于一定的规则，大同小异，语料库作为机器翻译的基础也被研究者们不断开发与提升着，但我们生活的世界日新月异，语料库的更新速度无论如何也无法望其项背。
因机器本身存在的一些局限性无法克服，译后编辑的出现就成了必须。译后编辑，简称PE，是相对于译前编辑来讲的对机器翻译结果进行一定程度的修正、加工、编辑的过程，它主要分为三个阶段。首先是大体审查A段，即对机器翻译结果进行初步的审查，指出其例如句子的完整性、漏翻、错翻等明显的错误，初步审查的作用是铺垫下一环节的顺利进行，排除机器翻译结果严重的缺陷；其次进行的是编辑阶段，这一部分针对的是每一句的文本修改，此部分注重的是语义的错误和对机器翻译错误结果的理解和深入修改，是关键的一部分，也是考验编辑人员功底的一部分；最后进行的是校对阶段，顾名思义，就是对编辑部分进行总结和校对，为的是保证最后的译文没有任何不连贯或语义错误的地方，用法合理得当，便于目标语言为母语的读者理解。
当今市场上的翻译题材种类复杂且繁多，针对的目的人群也多种多样，大家对于译文成本质量等要求也并不一致，这就需要去“对症下药”，根据不同的需求去完善译文。与刚刚出现时相比，机器翻译在发展的漫长过程中取得了不容忽视的进步，但其成功只是片面而浅显的，真正意义上的能得出高质量结果的全自动翻译还没有太大进展，无论在何处都是如此。
就文化差异一点来看，这是始终固有的且很难被克服的，想要借助机器翻译解决这个问题貌似可能性不大，译后编辑就成了必须，它可以保证输出译文的质量不打折扣。众所周知，目前来看，计算机的翻译结果与我们的理想结果还有很大差距，这就需要人工去弥补，对于没有被正确处理和加工的部分，应通过人工进行一个处理阶段，保证准确的译文输出。如果译文是为了出版发表，译后编辑就是不可缺少的部分。
3 复合型翻译人才培养模式
3.1复合型翻译人才的培养
随着经济全球化的推进以及我国对外交流的不断拓展，想依靠单一学科在市场竞争中立于不败之地变得越来越困难，这就要求我们加强对自身素质能力的培养提升，尤其是语言类相关专业。语言作为一种工具，无论在何种形式的交流与工作中都只起到工具和辅助的作用，不管是从市场需求角度出发还是从求职者自身培养方面出发，复合型人才都是一个醒目且有竞争力的标签。复合，代表着两种学科之间的交叉、渗透和融合，复合型人才必须也是应用型人才，具有独立思考和解决问题的能力。针对传统翻译人才培养存在的问题，我们需要加以改进并探索出新的专业化培养模式。
3.2复合型翻译人才的培养模式
3.2.1跨专业翻译人才培养模式
此模式着力构建一个培养“科技型专业外语复合人才”的体系，此类人才具有较强的专业知识素养和突出的外语能力，能够承担与本专业相关的工作。从本专业出发，以外语作为其辅助，提高工作的效率。这就需要我们在传统的教育结构上进行调整，人才培养肯定不同于一般水平的人员培养，其要求、时间都需要加倍花费，在扎实专业基础的层面上强大化其语言功底，不需达到外语类人才水平，但专业外语词汇、用法、习惯搭配一类的地方必须要掌握和强化。
3.2.2跨语种翻译人才培养模式
此模式着力构建一个两种或多种语言相结合的培养体系，通过系统化、理论化的教学打造复合型翻译人才，以一种“主修语种+第二外语”的形式出现。市场对单一语言的需求量在逐渐减少。
4 结语
当今社会发展迅速，对大批复合型人才的需求不断加大，但国内的复合型翻译人才严重匮乏，译后编辑作为一个全新的角度，为此类人才与市场的对接起到了很好的连接作用。本文通过对机器翻译的概念、现状的了解，说明了译后编辑的概念，强调了译后编辑的重要性，基于以上背景，提出了符合型翻译人才培养的“跨语种”“跨专业”两种培养模式，基于此，我们可以更好地完善培养体系，适应社会需求。
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关键词:科技类文本;机器翻译;机器翻译软件
一、绪论
随着人类文明的进步和经济全球化，跨语言交流越来越重要。为了尽可能达到无障碍沟通交流这一目标，机器翻译成为人们探索研究的新领域。近年来，人工智能和深度学习技术迅速发展，许多公司引入神经网络技术，基于神经网络的机器翻译(NeuralMachineTranslation)得以发展，这使得翻译的灵活性加强。但是，目前用于翻译的人工智能技术仍不成熟，机器翻译的译文质量还有待加强。
(一)机器翻译发展现状
机器翻译(MachineTranslation)，指“利用机器(计算机)翻译系统，把人类语言翻译的法则，转变成电脑的运算法则，使得电脑根据运算法则，将输入的源语言(Sourcelanguage)翻译成所需要的目标语言(Targetlanguage)”(冯志伟，2004)。1954年，美国乔治敦大学在IBM公司协助下，用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译实验，向公众和科学界展示了机器翻译的可行性，拉开了机器翻译研究的序幕。中国自1956年也开始了机器翻译的研究。2013年以来，随着深度学习技术取得较大进步，基于人工神经网络的机器翻译系统逐渐替代了过去基于规则和基于语料库的机器翻译系统。神经机器翻译系统改进了以往机器翻译系统的不足，由此产生的译文更顺畅、自然、准确(崔林艳，虞金芳，2019)。
(二)科技类文本特征
科技类文本既具有普通英语的特征，也具有自身特征。第一，科技类文本有其严谨性。在相关领域的科技成果或进行英语表达的过程中，需要严格按照科技领域的基本表达要求进行准确表达。第二，科技类文本具有专业性。科技类文本在专业词汇层面和语言表达层面具有专业性，不同专业领域在相同的表达上也有不同表述，领域之间存在着明确的界限。第三，科技类文本具有一致性。在科技类文本翻译中要保持专业领域和相同名称的一致。
(三)机器翻译译文对比分析
1．普通词汇的特殊含义有些普通词汇应用在某些科技类文本中的意义是不尽相同的，如何理解特定文本中词汇的意义较难把握。例如:例句1:Intheaeroponicssystem，plantrootsarehangingintheartificiallyprovidedplasticholderandfoammaterialre-placementofthesoilundercontrolledconditions．译文1:在航空电子系统中，将植物的根部悬挂在人工提供的塑料支架中，并在受控条件下替换土壤的泡沫材料。译文2:在气雾系统中，植物根悬挂在人工提供的塑料支架上，并在受控条件下用泡沫材料替代土壤。译文3:在空气动力系统中，植物根系在受控条件下悬挂在人工提供的塑料支架和泡沫材料替代土壤中。译文4:在气培系统中，植物的根被悬挂在人工提供的塑料容器中，并在控制条件下用泡沫材料替换土壤。分析:例句中“aeroponics”指农业科技英语当中的空气种植法，又称“雾培法、气栽法”，“aeroponicssystem”应处理为“雾培系统”较为合适。译文2和译文4没有较大差别，尚可接受。四个译文对比发现，译文1将其译为“航空电子系统”，译文3译为“空气动力系统”与文本所要传达的意思相距甚远。此外，对“plasticholder”的翻译略有不足，文中“plasticholder”的可能性有多种，支架、容器等，前三种机翻软件均处理成“塑料支架”，而有道翻译将其处理成“塑料容器”更加可取。例句2:InternetofThings(IoT)forSmartPrecisionAgricul-tureandFarminginRuralAreas．译文1:物联网(IoT)用于农村地区的智能精密农业和农业。译文2:面向智能精准农业和农村农业的物联网(IoT)。译文3:物联网(IoT)在农村智能精准农业和农业中的应用。译文4:物联网(IoT)智能精准农业和农村农业。分析:该句为目标文本的标题，几个译文对于“Agriculture”和“Farming”的处理不能准确把握。作为名词，“Agriculture”和“Farming”之间的区别在于，“Agriculture”是耕种地面的艺术或科学，还包括农作物的收获以及牲畜的饲养和管理;“Farming”是耕种土地，饲养牲畜等的业务。通常情况下“Agriculture”和“Farming”共同使用，表示“农业种植和畜牧养殖”。四个译文将两个词都译成了“农业”。由此看出，机翻软件很难准确表达普通词汇的特殊含义，造成了歧义，加重译者译后编辑的任务。
2．对句子的处理在处理科技类文本的时候，除了要考虑到文本类型的特征之外，还应该尽可能保证译文的可读性，如何尽可能清晰地表达原文观点和态度也是一个难题。例如:例句3:Infuture，itwouldbedifficulttasktoprovideafreshandcleanfoodsupplyforthefast-growingpopulationusingtraditionalagriculture．译文1:将来，使用传统农业为快速增长的人口提供新鲜和清洁的食物将是一项艰巨的任务。译文2:今后，利用传统农业为快速增长的人口提供新鲜和清洁的食物供应将是一项艰巨的任务。译文3:今后，利用传统农业为快速增长的人口提供新鲜清洁的食品供应将是一项艰巨的任务。译文4:在未来，利用传统农业为快速增长的人口提供新鲜和清洁的食物将是一项艰巨的任务。分析:通过译文可以看出几种译文并无较大差异，但对近义词“provide”和“supply”的处理不恰当。例句中两个词都含有“提供，补给，供给”的意思，“provide”作动词，“supply”作名词，在译文中可以二者取其一。而机翻软件在处理句子时，可以准确识别出二者的词性和在句子中的位置关系，但对词语的动宾搭配无法做出较为合理的分析，只能一一对应进行翻译。由此可以看出，机器翻译软件很明显能够识别词性，但是无法根据句意做出判断，提供较好的翻译。例句4:Discussionaround5Gfallsbroadlyintotwoschoolsofthought:aservice-ledviewwhichsees5Gasaconsolidationof2G，3G，4G，Wi-Fiandotherinnovationsprovidingfargreatercoverageandalways-onreliability．译文1:关于5G的讨论大致分为两种思想:以服务为主导的观点，认为5G是2G、3G、4G、Wi-Fi和其他创新的整合，可提供更大的覆盖范围和始终在线的可靠性。译文2:围绕5G的讨论大致分为两个学派:一种以服务为导向的观点，认为5G是2G、3G、4G、无线网络和其他创新的结合，提供了更大的覆盖面和持续的可靠性。译文3:围绕5G的讨论大致分为两个学派:一个是以服务为导向的观点，认为5G是2G、3G、4G、Wi-Fi和其他创新的整合，提供了更大的覆盖范围和永远的可靠性。译文4:围绕5G的讨论大致可分为两派:一种以服务为主导的观点，认为5G是2G、3G、4G、Wi-Fi和其他创新的整合，提供更大的覆盖范围和始终在线的可靠性。分析:首先，四种机翻软件对“twoschoolsofthought”的处理各不相同，分别译成了“两种思想”“两个学派”“两派”。后文紧接着要描述的是基于客观事实的观点，“思想”和“学派”都不符合原文特点。其次，“always-onreliability”在四种机翻软件的译文当中都存在分歧，“始终在线的”“持续的”“永远的”这样的译文虽符合词意，但考虑到文本特点，未能清晰地表达原文意思，反而使读者不知所云，在译文2和译文3中在翻译“providing”时还出现了时态问题。
翻译器范文5
体验 流行语翻译不失喜感
借助翻译“神器”的帮忙，一些网络流行语被它翻译出来，还真有那么点儿意思。比如，输入“土豪我们做朋友吧”，出来的是“富贾可为吾友乎”；“看完也是醉了”译出来简简单单三个字，“览亦醉”；“我和我的小伙伴们都惊呆了”，被译成“吾与吾友皆愕然”；还有“缺爱”，用文言文表达就是“寡人倍感爱之所失”……
不过，既然是电脑，就有“不靠谱”之时，比如同样是“我和我的小伙伴们都惊呆了”这句话，有些翻译软件就译为“寡人与众爱卿皆瞠目结舌”，如此结果不免令人“瞠目”了。
揭秘 让机器“学习”文言名篇
在网友们使用的各种翻译软件中，一款名为百度文言文翻译器的工具，人气最旺。
“文言文翻译的推出，让大家重温旧时光，同时也变成了一个有趣好玩儿的工具，文言文不再生涩难懂，更加接地气。即使自己不了解古文，也可以通过翻译“神器”，让表达瞬间‘高大上’。我们希望通过这款产品，对传统文化的传承和发扬起到积极作用。”百度产品部相关负责人说。
有网友好奇，文言文翻译莫非是仰仗某本文言文字典？对此，这位负责人简要道出了其中奥秘：翻译团队在互联网上收集海量文言文翻译数据，让机器进行“学习”，比如《滕王阁序》《诗经》等，最终生成机器翻译模型。在保证翻译结果基本正确的情况下，综合考虑古诗文的韵律、乐感、平仄声交错等规则，使翻译后的文言文朗朗上口，节奏鲜明，文采斐然。
另外，由于古文深奥精妙，为了保证翻译质量，在研发阶段还专门招募了两名学习古代文学专业的学生，做翻译质量的评估，帮助机器翻译优化。
建议 权威翻译需从古书中找依据
面对一时兴起的“最炫文言风”，似乎让年轻人找到了一种轻松学习的状态。但对老一辈人和学者来说，这文言文的翻译“神器”却利弊皆存。
翻译器范文6
对于深爱宠物的主人们来说，如果有一天能和宠物对话，那肯定是最美的现实版童话。近日，瑞典一支研究团队将人狗沟通提升到了一个新的高度。他们发明了一款名叫No More Woof（别汪了）的小狗头戴式耳机，能将狗狗的思维过程转化为人类语言。在现代科学技术下，这个童话似乎正在一步步向爱宠人群靠近。
狗狗说啥翻译器告诉你
对于宠物对主人发出的“喵喵”、“呜呜”、“汪汪”等各种声音，有的说宠物听懂了人的声音后才“说话”的，有的说宠物根本不可能听得懂人在说什么，只是对主人的说话作以回应而已，可回应的是什么人谁都不知道。
宠物的“喵喵”叫或“呜呜”、“汪汪”声，到底表达的是什么意思？宠物主人们一定很想知道，如今研究动物行为的科技人员也正在努力告诉人们答案。近10年来，陆续有宠物翻译器被研发出来投放市场，其中一款便是针对“汪星人”（宠物多）的翻译器。据悉，这款翻译器的原理是利用宠物声音解析装置所作的分析，把“汪星人”声音高低、大小和时间三个要素通过波形表示出来，由此读出狗狗的悲伤、不满、焦急、胆怯、高兴和得意六种心情。使用时，只要将其戴在狗狗的脖子上，当狗狗“汪汪”叫时翻译器便能读懂它的语言，并用语音和文字形式翻译成人类语言，使主人能够更好地理解宠物的“心声”。据说，当这台狗语翻译器问世后，短短3个月内就在日本热销了6万台，而且还被美国的《时代》杂志列为“年度最佳发明作品”之一。那么，这款翻译器使用效果究竟如何？
据了解，最近有一款名叫No More Woof的狗叫翻译器特别引人关注，它能够捕捉狗狗脑袋里一闪而过的念头，然后通过分析翻译成主人的母语。不过，这款宠物翻译器的名字还是有些名不副实的标题党作风――给小狗戴上这款“别汪了”耳机，并不意味着从此你家里的“汪星人”会变身通晓人话。No More Woof并不能消除狗狗狂躁的乱叫，只是在它滋哇乱叫的时候来点人语同传罢了。也就是说，从此以后你耳畔的“汪汪汪”或“呜呜”，很可能会出现机器人般的“我―饿―啦”、“人―家―想―尿―尿―了”的说话声。也许有一天，又有快递骑着飞奔的电三轮冲进你住的小区，你家的宠物小狗会照例追逐着狂吠，但扩音器会蹩脚地喊出小狗真实的内心世界：“邮递员―哦―可爱―神圣的邮递员―喂―等人家一下嘛……”
主人说啥软件译给宠物听
沟通，是需要双方互动的。宠物主人除了希望了解宠物在说什么外，更希望宠物能够听得懂自己的语言。于是，还有的公司开发出了一款可以将主人的话翻译给宠物听的手机软件。将这款软件下载到手机上，便能将主人的话翻译给猫咪或者狗狗听，使猫咪或者狗狗能够知道主人的要求。
据了解，这款软件内记录有猫咪或狗狗的欢喜、撒娇、放松、生气、愤怒、饥饿等多种声音长短、高低各不同的“喵语”。使用时，主人先开启录音记录下自己的语言，系统便将人类语言和软件内收藏的“喵语”进行比对，找到一组相对应的转换成“喵语”。这样，主人便能和猫咪或者狗狗“对话”了。
只是，目前来看宠物翻译器并不如想像中那么完美，还存在诸多问题，很难一下子就能真正把人话说给宠物听，或者让宠物说出真正的人话。用过此种翻译器的人告诉记者，其翻译能力还有待继续提高。成都的张女士家有两只“喵星人”（猫猫），两只猫性格活泼又爱撒娇，为她“猫奴”的日子增添了许多乐趣。但搬家后，张女士却无奈了，“新沙发都成了它们的猫抓板了，再怎么说它们都不听。”在朋友的推荐下，张女士下载了翻译器软件，希望可以把自己的话转换成“喵语”。第一次使用时“不准抓”的训话被翻译成了一句弱弱的“喵”，猫咪听到不仅不怕，反而颇有兴趣地走过来，对着手机一阵“研究”。张女士说翻译的“‘喵语’像是在撒娇，可能是我的语气和声音都太弱了，应该再凶一点”。于是，张女士对着手机恶狠狠地训话“不准抓”，并翻译成了“喵语”，结果喵星人的反应仍是毫不惧怕，张女士只能无奈地放弃。
即便如此，张女士说宠物翻译器虽然时常翻译有误，但却不时制造出一些美丽的误会。在她看来，宠物翻译器可当做主人与宠物互动的玩具，不必过于执着准确性。而加拿大犬科专家斯坦利・科伦的研究成果发现，狗的智商其实与两岁的幼童相类似，并不能准确地表达出所有意思。有位多年喂宠经验的训犬师则表示，只要主人能多与宠物相处，并不一定非要依靠翻译器，也可以通过肢体语言和叫声也可以了解宠物心情的好坏，以及它们的需求。
关于No More Woof技术
据了解，No More Woof是一款使用了微型计算和脑电图的技术，它可以分析动物思考模式，并将之用人类语言播放出来的设备。有科学家告诉记者，No More Woof中采用的技术，集合了三个不同领域最先进的成果――脑电图传感、微计算和BCI软件。过去10年的科学研究，已经揭示了人类大脑的功能。但目前为止，还没有人真正试图将这一突破性技术应用在人类最好的朋友――狗狗身上。
在人类大脑中，有一种特定频谱的电信号，代表不同的情感，简单来说就像“我饿了”、“我累了”、“我好奇那是谁”、“我尿尿”等，这些神经信号很容易被检测到。但需要指出的是，狗狗的“思考”方式与人类完全不同。也许狗狗的脑部信号会显示它饿了，但这不意味着狗狗在“想”自己饿了。这只是一种精神状态，而非思维内容，不过这么一解释也就有些哲学命题的意味了。
