论机器翻译时代的翻译教学
林颖
（海南大学 外国语学院，海南 海口）
摘 要： 机器翻译技术近年突飞猛进，基于神经网络的机器翻译取代传统机器翻译方法成为各大在线翻译系统的主流标配，译文的流利度和可读性达到前所未有之水平。机器翻译是否会取代人工翻译？翻译专业学生路在何方？这些问题成为当代外语及翻译专业师生的重要关切，以CAT 为代表的翻译技术教学引起重视。目前，国内学者对于翻译技术教学的研究集中于BTI 及MTI 层面。本文历时地梳理对比了进入21 世纪以来机器翻译质量评测及其与人工翻译关系的有关文献，在总结新时代人机关系的基础上，提出适用于外语专业翻译课程的的训练模型与教学框架。
关键词： 机器翻译；翻译教学；外语专业
机器翻译（Machine Translation，MT）又称计算机翻译，是指利用计算机将一种语言符号转换成另一种语言符号[1]。近年来，伴随AI（人工智能）、Big Data（大数据）、Cloud Computing（云计算），即“ABC 时代”的到来，机器翻译以前所未有的速度与质量呈现在大众面前，引起了外语及翻译专业师生的极大关注。机器翻译是否真的会取代人工翻译？翻译专业学生路在何方？翻译教学该何去何从？这些问题成为当代外语学习者及翻译教学与研究的重要关切。在此背景下，国内学者就翻译教学改革展开新一轮的探讨，普遍强调了翻译硕士（MTI）及翻译本科（BTI）专业深入开展翻译技术教学的重要性，并提出相应的理论模型与实践框架。另一方面，作为翻译人才培养的重要一环，外语语言文学专业（以下简称“外语专业”）的翻译课程教学又该如何在这汹涌的技术浪潮中求生存、谋发展？如何在更为有限的时间、环境和师资条件下将翻译技术适度融入到日常教学活动中，让普通高校的外语专业毕业生也能够与时俱进，快速适应市场需求？这是笔者关注的重点问题。
一 机器与人工的共轭相生
机器翻译能否取代人工翻译，这不是一个新问题。长期以来，国内外计算机、语言学及翻译学者从不同角度针对包括基于规则的机器翻译（Rule-Based MT，RBMT）、基于实例的机器翻译（Example-Based MT，EBMT）、基于统计的机器翻译（Statistical MT，SMT）在内的传统机器翻译方法展开了深入研究，其结论多持否定或部分否定。2003 年10 月，中科院计算所举办英汉/汉英机器翻译质量评测，部分译文表达生硬，语法不通，长句翻译问题突出，不忍猝读[2]。张政指出，机器翻译译文可理解性不足40%，无论是基于规则的机器翻译还是基于统计的机器翻译都遇到阻碍，主要困难在于语言的歧义消解[3]。张克亮将英汉/汉英机器翻译称为机器翻译领域的雪线现象，其研究表明，尽管尝试了各种各样的语言学理论及翻译技术，英汉/汉英机器翻译系统始终无法突破70%的正确率，歧义消解、指代、省略等老问题依然未得到解决[4]。总的来看，传统机器翻译方法生成的译文质量可接受度较低，还远未达到能取代人工翻译的水平，长句复合句、专有名词（如汉语人名）、成语习语惯用法的翻译成为几大突出问题。究其原因，主要有以下几点：一是传统的统计机器翻译系统以短语为基本单位，统计翻译模型对句子中的短语间关系做出独立性假设，短语之间的关系被分裂，导致译文不流畅，复杂长句的翻译显得捉襟见肘；二是机器翻译具有机械性及二度模仿的本质性特征，在翻译策略和技巧的应用上缺乏个性及创造性；三是机器翻译只受制于词语或句子层面的语言语境，段落或篇章层面的语言语境很少得到关注，时间、地点、场合、语气等情境语境与社会习俗、宗教信仰等文化语境也很少对机器翻译产生影响。由于缺乏语境的帮助，机器翻译在消解歧义与处理语言的深层意义及语用内涵上常常表现得无能为力。
近两年，神经网络机器翻译（Neural MT，NMT）技术突飞猛进。多项研究表明，与传统机器翻译方法相比，NMT 在流利程度、词形变化、词序调整（尤其是动词位置）、语法一致性（如主谓一致）及其他机器翻译常见问题上有明显提升，译后编辑工作量减少[5]。与此同时，NMT 也面临着诸多挑战。虽然在大多数情况下（句子长度低于60 词），NMT 的表现优于基于短语的传统机器翻译，但当句子长度进一步增加，NMT 翻译质量便出现下降，有时甚至不如传统机器翻译方法[6]。此外，NMT 在习语翻译与涉及到深层语义理解的语序调整上仍然存在困难。秦颖认为，NMT 在翻译中的容错性及稳定性、译文的多样性和创造性方面难以企及人工翻译；低频词、少见词以及人名地名机构名等未收录的开放性词汇依旧是翻译难题；且一旦跨出受训领域，NMT 的翻译性能就会急剧下降[7]。
纵观不同时期的机器翻译方法及其质量评测研究不难发现，传统机器翻译系统所面临的难题，如长句、习语及未收录的专有名词（如汉语人名），在NMT 系统中并未得到有效解决。尽管NMT 译文的流利度与可读性有了显著提升，但在利用翻译行为所处的情境语境及文化语境，传递语言的深层意义及语用内涵，应用翻译策略与技巧的幅度及灵活度，展现译文的创造性及多样性等方面，机器翻译依然难以和人工翻译抗衡。同时必须承认，机器翻译具有可覆盖多语种、多行业、多领域的海量词典与翻译模型，在应对抽象名词及专业术语问题上优势明显，其翻译速度与一次性翻译的文本数量也远非人类译员所能匹敌。笔者认为，随着NMT 技术不断进步，未来的语言服务行业中，以人为主体的CAT（计算机辅助翻译）模式将被以计算机为主体的MT+PE（机器翻译+译后编辑）模式取代。从机辅人译到人助机译，机器翻译与人工翻译的关系从来不是零和矛盾的，而是共轭相生的，用机器提高效率，用人工把控质量，是语言服务的必然趋势。
沟通，一项人类诞生就具有的技能。婴儿用哭泣向母亲表达饥饿，孩童用吵闹向父亲表达不满，恋人用言语表达爱意。俗话说：人心齐，泰山移。走入社会，工作中的个体能力已不再是国际化企业的唯一决定因素，与此同时日渐兴起的专业化分工浪潮对团队的要求越来越高。分工明确，沟通顺畅是一个团队成功的基石，一声哭泣一个眼神已远远不够。沟通不仅仅是简单的告知，而且是一门语言的艺术。
二 技能和技术的双足鼎立
翻译技能在不同时代有不同内涵，但存在共识，国内外学者普遍强调双语语言技能和跨文化交际技能。微观层面上，翻译技能也可具体表现为对归化异化、增减重复、分合移位等翻译策略及技巧的运用能力。长期以来，翻译技能被认为是职业译者的核心能力。在传统翻译教学中，教师主要围绕翻译理论、策略与技巧，结合不同主题、文体进行讲解及训练。自21 世纪初BTI（2005）和MTI（2007）开办以来，出于培养职业化翻译人才的需要，各培养院校逐步将以CAT 为代表的翻译技术类课程纳入教学计划，但大多面临着学生计算机操作技能欠缺、师资力量匮乏、课堂教学时间有限、教学管理层面认识不足等实际困难。近几年，人工智能与机器翻译技术发展迅速，已经影响到社会各行各业。翻译技术应用能力成为现代职业译者的必备素质，这对传统翻译教育提出了挑战。在新时代背景下，关于翻译技术课程教什么及如何教，国内学者展开了新一轮的理论探讨及实证研究，主要集中于MTI 及BTI 层面。如张霄军、卢卫中和陈慧、俞敬松和陈泽松、冯全功和张慧玉、王海丽、徐彬和郭红梅，此处不作赘述。可以看到，翻译专业中翻译技术教学的深度和广度在机器翻译时代下得到加强。傅敬民、谢莎指出，对于不同类型的翻译教学，如大学英语翻译教学与翻译专业教学，在翻译技术教学的课程设置方面应区别对待，防止“一刀切”的简单标准化做法[8]。笔者以为，尽管在课程体系、师资结构、基础设施等各方面软硬条件上和翻译专业有所差异，外语专业的翻译课程也不能安于现状，应当积极应对机器翻译时代带来的挑战，思考如何在有限条件下将翻译技术适度融入日常教学活动，培养既具备传统翻译技能，又掌握最新翻译技术的外语人才。
2013年，由同济大学图书馆牵头，上海高校图书馆成立了非正式的馆际合作组织“上海高校展览资源共建共享联盟”，目前成员馆包括复旦大学图书馆、上海交通大学图书馆、同济大学图书馆（含博物馆）、华东师范大学图书馆、上海外国语大学图书馆等10所机构。该联盟在高校图书馆文化展览中深入合作，及时分享展览信息，互换展览资源，抱团对外谈判，共同制作展览等，有效解决了各高校在独立开展文化展览活动方面所遇到的资源短缺、特色单一等不足，实现了资源共享最大化，丰富了校园文化艺术氛围，收到了良好成效。[3]
表1 混合式翻译课程框架
图1 翻译训练模式
C（SL+SC） 表 示 对 源 语（Source Language，SL） 及 源 语 文 化（Source Culture，SC） 的 理 解（Comprehension，C）；R（TL+TC）表示在目的语文化（Target Culture，TC）语境下的目的语（Target Language，TL）重构（Reconstruction，R）；Q（4Cs）则代表以4Cs 为标准的质量控制（Quality Control，Q）。在理解-重构（表达）-质控（审校）的整个翻译过程中，翻译技能（Translation Skills and Techniques，S）与翻译技术（Translation Technology，T）贯穿始终，是翻译活动的两大核心要素。翻译技能对翻译效率和效果的影响无需多言，而翻译技术对翻译过程各个环节的作用可具体表现为信息检索、术语管理、语料库及CAT 软件应用等形式。王华树将翻译技术能力的构成要素概括为计算机技能、信息检索能力、CAT 工具能力、术语能力及译后编辑能力[9-10]。笔者认为外语专业的翻译课程教学可通过采用MOOC/SPOC 和翻转课堂相结合、线上与线下相结合的混合式教学方法，丰富传统翻译课堂的教学内容，将翻译技术应用与翻译技能训练有机融合起来（如表1）。
从本质上看，翻译过程主要包括理解、表达和审校三个阶段。理解原文是基础，是表达的前提条件，表达是理解的升华和体现。翻译是一项跨文化的交流活动，无论理解还是表达，都需将语言置身于其所属的文化环境之中，从而产生意义。在审校阶段，标点、数字、大小写、术语一致性等低级错误均可由CAT 软件检测，译者需要关注的是更深层次的内容，如词汇的文化内涵、句段的逻辑衔接、篇章的风格连贯。美国明德大学蒙特雷国际研究学院高级翻译与语言教育学院教授施晓菁曾就特定语境下如何选择最佳词汇进行翻译，提出“4Cs”（collocation，connotation，cohesion，coherence）的解决方案。Collocation是搭配；connotation 指含义，特别是深层意义及语用内涵；cohesion 指衔接，尤其是句子内部不同成分之间、主句和从句之间的逻辑衔接；coherence 指连贯，强调整个语篇各组成部分之间的连贯性。搭配和含义涉及词汇的选择，衔接与连贯则关乎句段和语篇的内部逻辑，既是翻译方法，也是翻译标准。综上所述，笔者认为机器翻译时代的翻译培训，可简单总结为如下模式：
以总学时两学期的翻译课程为例，第一学期的教学/训练内容主要为翻译理论与技巧，线上课堂负责知识传输，涵盖翻译理论概述、翻译过程和标准、英汉语言对比与翻译、英汉文化对比与翻译、基本翻译策略与技巧五大模块；线下课堂围绕所学理论、策略与技巧进行词汇、句段、修辞、篇章等不同层面的翻译练习[11]。在学生了解基础翻译理论知识，掌握基本翻译方法技巧后，第二学期的线上课堂引入翻译技术讲座，内容包括与翻译思辨能力及查证能力紧密相关的检索技术、语料库技术、术语管理技术以及主流CAT 软件、译后编辑工具应用技术；线下课堂安排学生使用翻译技术进行文学、应用、科技、广告、新闻等不同文体的小组协作式翻译实践。有别于应用型翻译专业，外语专业的翻译课程教学应始终坚持技能为主、技术为辅的原则[12]。考虑到专业师资问题，线上翻译技术讲座可通过校校合作、校企合作的方式实现课程资源的共享与共建。此外，大数据、云计算技术的进步催生了用浏览器做翻译的在线辅助翻译平台，克服了以往以Trados 为代表的桌面版CAT 的诸多缺憾，如对计算机性能要求较高、学习难度大、价格昂贵、安装复杂、不能做团队协作翻译、不能实现译审同步等。目前，国外在线翻译管理平台包括SmartCAT，MEMSOURCE，Smartling，XTM 等； 国内主要有YiCAT，Transgod，云译客。国外在线平台大多收费，而国内的YiCAT 不仅可以免费提供CAT基本功能，且能够实现多人协同翻译、译审同步、语料管理及项目管理，可满足日常教学所需[13]。
三 结语
祝朝伟指出科技与人文的融合是未来翻译技术发展的必然方向，翻译人才应该既掌握最新技术，又具备深宏的人文精神与情怀[14]。无论是翻译专业教学、外语专业翻译课程，还是大学英语翻译课程，都应该充分认识到人工智能及机器翻译技术对传统翻译教育带来的挑战，积极探索基于自身培养目标的教学改革之路。外语专业翻译课程处在独特位置，可通过校际合作、校企合作开展混合式翻译教学，利用免费在线翻译管理平台进行小组协作式翻译实践，以此解决翻译技术师资不足及软硬件费用过高问题。机器翻译快速发展的同时也突显了以人为主体的译前译后编辑的重要性，人机交互是不可阻挡的时代潮流。未来的翻译教育应该是越来越开放的，MOOC 课程资源、翻译语料数据，将会在全国乃至全球范围内实现共享及共建。技能与技术，应当成为现代译者行走的两条腿。
随着大班逐渐向小班转变进程的加快发展，小班化教学对教师的专业化水平和综合素质提出了更高层次的要求。首先，教师要充分理解并内化“学生是完全可以信赖”的新型学生观。其次，广大教师还要确立“合作学习的教学活动是由师生共同构成，教师只是一个没有任何特权的伙伴”的新型师生观。教师还要做到根据学生的需要随时变换自己的角色，有时教师是一个问题的发起者，有时是指导者，有时又是参与者与评价者。只有这样，才能使合作学习更高效率的开展。
参考文献
[1] 胡开宝,李翼.机器翻译特征及其与人工翻译关系的研究[J].中国翻译,2016,37(5)：10-14.
[2] 张卫晴,张政.从机器翻译评测看机器翻译发展[J].中国科技翻译,2008,21(2)：13-17.
[3] 张政.机器翻译刍议[J].中国科技翻译,2004,17(1)：23-28.
[4] 张克亮. 机器翻译热的冷思考[J]. 计算机工程与应用,2006,42(21)：1-5.
[5] 秦颖.基于神经网络的机器翻译质量评析及对翻译教学的影响[J].外语电化教学,2018,No.180(02)：53-58.
[6] 傅敬民,谢莎.翻译技术的发展与翻译教学[J].外语电化教学,2015(6)：37-41.
[7] 王华树.翻译技术教程[M].北京：商务印书馆,2017.
[8] 王璟.基于机器翻译的复述技术在语料库建设中的应用[J].教育现代化,2018,5(32)：154-156.
[9] 张霄军.英国高校的”翻译技术”教学及其启示[J].外语研究,2010(6)：76-79.
[10] 卢卫中,陈慧.翻译技术与专业翻译人才培养[J].外语电化教学,2014(3)：62-67.
[11] 俞敬松,陈泽松.浅析MOOC 与翻转课堂在“翻译技术实践”课程中的应用[J].工业和信息化教育,2014(11)：17-28.
[12] 冯全功,张慧玉.全球语言服务行业背景下译后编辑者培养研究[J].外语界,2015(1)：65-72.
[13] 王海丽.云计算时代翻译专业教学改革探索[J].教育理论与实践,2016.
[14] 徐彬,郭红梅.翻译技术教学新谈[J].当代外语研究,2017(5).
本文引用格式： 林颖.论机器翻译时代的翻译教学[J].教育现代化,2019,6(76)：283-285+288.
作者简介： 林颖（1989-），女，汉族，海南文昌人，硕士，讲师，研究方向：翻译理论与实践。
DOI： 10.16541/j.cnki.2095-8420.2019.76.135
标签：机器翻译论文; 翻译教学论文; 外语专业论文; 海南大学外国语学院论文;