摘要:在翻译领域,人与机器都是各有利弊的存在,于是人机结合翻译就顺应时代产生了,本文从实际出发,对机器翻译教学领域进行分析,基于对俄语学生产生的问题及影响,尝试提出可行的解决方案。
关键词:机器翻译;人机结合翻译;利弊
培养有特色的创新外语人才是新时期国家社会经济发展对外语人才培养提出的迫切要求,俄语特色专业建设需要充分考虑国家发展战略和本地区社会经济发展的实际需要,在人才培养模式上科学规划有序实施。长期以来,我国外语学科专业建设和人才培养在取得巨大成就的同时,也存在严重的专业同质化、人才规格单一的现象。当前,国家提出的“一带一路”“中国文化走出去”等发展战略急需大批既懂专业又通外语的拔尖人才。因此,建设好外语特色专业,培养出国家真正需要的一流外语人才已经迫在眉睫。当前随着经济和科技的飞速发展,人工智能翻译和机器翻译的水平也在逐步提升,不难发现机器翻译在悄悄地改变人们的学习方式。大到国际会议,小到日常生活,中俄文语言转换都必不可少。这也影响并要求高校俄语教学的创新改革,推动俄语专业新的发展。
一、机器翻译教学领域现状
机器翻译是使用电子计算机把一种语言(源语言)翻译成另外一种语言(目标语言)的一门科学。机器翻译的设想最早是由法国科学家G.B阿尔楚尼在20世纪30年代提出的。机器翻译通常包括五个环节:源语输入、源语分析、源语到目标语的转换、目标语生成、目标语输出。
2016年9月,谷歌公司发布谷歌神经机器翻译系统:引入神经网络克服“组合爆炸”和“推理复杂性”及“无穷递增”等困难,实现并行联想和自适应推理,提高机器翻译系统的智能水平。谷歌的神经网络翻译系统(GNMT)是目前比较前沿机器翻译。它与传统的基于词组的翻译(PBMT)相比,更加接近于人工翻译。但即便如此,机器翻译仍不能代替人工翻译,机器翻译的准确度仍未达到百分之百,人工翻译与机器翻译的发展也绝对不是此消彼长的关系。
在翻译教学领域,对于机器翻译也应当一分为二的看待。当前,我们正处在一个大数据时代,我们对信息的接收、处理能力远不及机器;所以,机器翻译能在很大程度上节省时间、人力以及成本。但是,另一方面,机器翻译又存在许多不足,如语义理解的偏差,机器翻译有难以克服的"语义障碍";语音翻译的疏漏,语音识别结果中的错误或噪声等都大大地增加了口语理解的复杂性;技术的局限性,除了理论问题以外,系统的操作方法不够直观,人机界面不够人性化等;语序调整机械化,机器翻译有时候虽然把原句子中的所有单词或单词串的意思都翻译出来了,但是在译文中的位置不对,导致译文不流畅,因此让人读不懂甚至误解。
而人机结合就是机器翻译的升级版。人机结合翻译实际就是机器翻译与译后修改编辑相结合。面对歧义和多义词汇翻译的问题,或者生词、成语、命名实体等的准确翻译,或者在人说话的内涵意思方面以及处理人为的暗指代问题;理解人语言在特定情景褒贬以及正反意思;处理原文中的“噪声”;俚语、成语的翻译。在这些方面,机器是无法完美识别出来的,相比而言,人翻译是更加灵活的,而人类所不能比拟的是机器翻译成本低,方便快捷以及可以无休止不间断的重复工作,因此在计算机的帮助下,这些认知能力有效结合为全方位的协作机器和网络。目前很多院校认识到人机结合翻译的重要性,并开设了计算机辅助翻译相关选修课程,进行相关实践培养。有的大学还成立了“翻译科技实验室”,有良好的教学设施基础。
但国内大多数MTI的翻译教学中计算机辅助课程仅作为一门选修课,课程设置单一,过于侧重软件使用而忽视翻译项目的实践应用,学生往往只能学到皮毛知识,无法真正掌握计算机辅助翻译的精髓。
二、机器翻译对俄语专业学生的影响
从积极的角度看,与传统教学相比,现代俄语课堂使用机器翻译的现象随处可见,尤其是对于高校学生在学习俄语知识时会更倾向选择使用人工智能手段进行机器翻译,查阅陌生词汇以及句式翻译,以教师讲解为基础进一步理解全文。传统查阅俄语词汇的方式往往是通过纸质版的词典,词典单词存储量很大,但其查阅速度较慢,单词更新较慢,甚至是在学生不理解词义时也无法通过词典解释去了解含义。在机器翻译时代,运用电子词典翻译,如有道翻译、谷歌翻译等,不仅可以快速查阅单词含义,还会了解单词发音以及连接百度百科,了解其含义以及在句子中的应用,帮助学生快速了解该单词解释。如果需要长文翻译也可以通过电子辞典翻译功能进行源语言与目标语言转换。这种查阅方式使得俄语教学方便快捷,教师讲解与学生使用查阅工具,两者可以使学生更好理解文章含义及知识点。尽管机器翻译可以有助于学生主动学习,但不能盲从而脱离教师讲学,机器翻译是帮助学生学习的工具,但不是主要工具,更不能因此脱离教师讲解,本末倒置。可见,机器翻译时代确实改变了俄语课堂的教学手段和学习方法,培养学生主动性学习思维,使得学生更易了解知识。
从负面的影响上来分析,机器翻译比较容易让学生产生依赖感,这从激发学生的主观学习动力的角度上来说,是存在不利影响的,另外,机器翻译虽然在应用上的便捷性比较高,但是对于操作和应用人员的输入准确性要求也同样比较高,如果在原始的输入环节中就出现误差,则机器翻译的作用就很难切实得到发挥。这也是机器翻译的方法所存在的一个具体应用中的实际问题,而且,机器翻译是依托于网络环境而发挥作用的一种翻译方法,网络环境的开放性也会对学生的俄语学习的专注力造成一定程度的影响。
另外在机器翻译的冲击下,学生对自己未来会不会从事翻译相关行业,在坚定程度和信心上也收到了很大的影响。
三、解决方案
要让翻译系统彻底替代人工翻译恐怕永远是不可能的,但是,机器翻译系统可以在特定场景和任务下替代人,减轻人的负担、提高工作效率。
首先,作为俄语学习者而言,要坚定信心,同时要加强语言及相关知识的学习。不要盲目推崇和使用机器翻译,翻译类似于解读密码的过程,但对于具有深层次文化背景、历史背景的文字不仅是简单的源语言与目标语言的字符转换,更多的是要求带有人文气息和古典文化底蕴,才会使语言地道,易于理解。要把机译质量越来越好的事实,作为是对我们提升自身翻译水平的鞭策。
其次,将机器翻译与人工翻译结合起来也是一种发展趋势,即人工翻译为中心,机器翻译为辅;机器翻译是两种语言相互对照并且快速得出结果的方式,其翻译速度和文本规模都非人工所能做到,而人工翻译的个性化也非机器翻译的机械化所能企及的。两者优劣互补,也就是计算机辅助翻译(CAT)。
最后,要将多重技术相融合广泛应用于多领域。人们已经提出了直接翻译方法、基于规则的翻译方法、基于实例的翻译方法和统计翻译方法等各种各样的方法。近几年来,基于大规模语料库的统计翻译方法所取得的一系列重要进展,已从根本上改变了人们对统计翻译方法最初的认识和看法。
参考文献:
[1]冯志伟.自然语言计算机形式分析的理论与方法[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2017.
[2]Hutchins.W.J.机器翻译:过去、现在、将来.致文有限公司,1993.
[3]孙晓,刘宽平.基于神经网络技术的机器翻译模型[J].株洲工学院学报,2004(01):118-120.
[4]郑晶.人机翻译对比实验报告——论翻译软件的应用效果及存在的问题[J].宁波教育学院学报,2005(03):43-46.