汉英小说体机器翻译评测分析

安帅飞 邵桢贻

当前，随着计算能力的增长、算法的改进完善，经验主义导向下的机器翻译取得了显著的成就。Google等在线翻译平台对传统翻译行业造成了很大的冲击，甚至有取代翻译职业的舆论狂潮。但大规模的计算能力和不断升级的算法并非万能，在口语题、小说题等非规范本文上的翻译处理上，效果仍不理想。本文使用小说体裁对Google翻译在线和多语种即时在线翻译_百度翻译两大在线翻译平台进行评测实验，分析实验结果，力求提出改进翻译效果的刍议。

1.实验

1.1 实验所用语句

实验所用语句选自金庸所著《笑傲江湖》和《倚天屠龙记》共6句，体裁为小说。列举如下：

1.莫非是田伯光？又莫非是不戒和尚？

2.刘师叔金盆洗手大事，请暂行押后。

3.刘姑娘，请你在这里稍待片刻。

4.嵩山派来了多少弟子，大家一齐现身罢！

5.天下英雄在此，你胆敢动我儿一根寒毛，你数十名嵩山弟子尽皆身为肉泥。

6.多谢姑娘。

1.2 实验所用翻译平台

①Google翻译在线http：//translate.google.cn/

②多语种即时在线翻译_百度翻译 http：//fanyi.baidu.com/？aldtype=16047#auto/zh

2.实验结果及分析

2.1 实验结果

将《笑傲江湖》和《倚天屠龙记》中所选的20句小说句放在两大在线翻译平台进行测试，得到结果如下：

1.Google：Could it be Tian Bo light？ Is it not a monk？

百度：Could it be Tian Boguang？Is it possible not to quit monks？

2.Google：Liu Shishu gold basin wash your hand, please temporarily postponed.

百度：Uncle Liu wash event,please postpone the interim.

3.Google：Liu girl, please stay here for a moment.

百度：Liu Guniang, please stay here for a while.

4.Google：Songshan sent a number of disciples, everyone came together!

百度：Songshan sent a number of disciples, we all come together!

5.Google： The world heroes in this, you dare to move me a cold hair, you dozens of Songshan disciples as all as mud.

百度：Hero in the world here, you dare to move a finger on my son, you dozens of Songshan disciples all being minced meat.

6.Google：Thank the girl.

百度：Thank you girl.

2.2 实验结果分析

经过观察分析，上述翻译大致出现了6类错误，分别如下：

①中文分词错误，导致错误断句，句子结构分析不正确。

例：嵩山派来了多少弟子，大家一齐现身罢！

Google：Songshan sent a number of disciples, everyone came together!

百度：Songshan sent a number of disciples, we all come together!

根据翻译结果可以判断得到，Google和百度翻译系统在处理该例句时，将专有名词“嵩山派”断句为：嵩山|派，误将‘派’处理为动词，译为‘sent’。词库中，专有名词“嵩山派”出现次数过少或缺失。

②人名等专有名词的翻译错误。

以例句1来进行说明。

例：莫非是田伯光？又莫非是不戒和尚？

Google：Could it be Tian Bo light？ Is it not a monk？

百度：Could it be Tian Boguang？Is it possible not to quit monks？

例句中，‘田伯光’、‘不戒和尚’在小说中是人名，属于专有名词，在Google翻译平台中被错误翻译 为 ‘Tian Bo ligh’，‘not a monk（不一个和尚）’。‘不戒和尚’在百度翻译中被译为‘not to quitmonks（不去放弃和尚）’。

③隐喻、比喻等被直译成字面意义。

例：天下英雄在此，你胆敢动我儿一根寒毛，你数十名嵩山弟子尽皆身为肉泥。

Google：The world heroes in this, you dare to move me a cold hair, you dozens of Songshan disciples as all as mud.

百度：Hero in the world here, you dare to move a finger on my son, you dozens of Songshan disciples all being minced meat.

例句中‘一根寒毛’、‘肉泥’皆为隐喻用法，而在Google和百度翻译平台中被直译为‘a cold hair’、‘minced meat’等，明显偏离真实语义。

④成语、惯用语等被直译成字面意义。

例：刘师叔金盆洗手大事，请暂行押后。

Google：Liu Shishu gold basin wash your hand, please temporarily postponed.

百度：Uncle Liu wash event,please postpone the interim.

例句中，成语‘金盆洗手’在Google翻译平台中被直译为‘gold basin wash your hand’，明显偏离真实语义。在百度翻译平台被漏译为‘wash’，也是错误的。

⑤在处理一词多义时，选择了错误的词义。

例：刘姑娘，请你在这里稍待片刻。

Google：Liu girl, please stay here for a moment.

百度：Liu Guniang, please stay here for a while.

例句中，‘姑娘’为多义词，可以表示女孩，也可以用作称谓词。Google翻译平台，在词义优选过程中，选择了错误的词义‘girl’。百度翻译平台则是直接给出了汉语拼音。

⑥复句的分句主语判断错误。

例：嵩山派来了多少弟子，大家一齐现身罢！

Google：Songshan sent a number of disciples, everyone came together!

百度：Songshan sent a number of disciples, we all come together!

例句中的第二个小句主语‘大家’指嵩山派弟子，Google将其翻译为‘everyone’，勉强可以接受，百度将其译为‘we’，则明显是错误的。

3.结语

对非规则文本处理上，詹卫东（2017）引入构式语法，提出通过构建构式知识库来搭建基础的语料资源。本文结合对实验结果的分析，根据对错误结果的特征分析，对改善小说题机器翻译提出三点建议。

（一）在通用翻译平台的基础上，增设领域翻译平台。

在专门领域翻译平台上，针对不同的领域，使用不同的知识库。这样，进行诸如例6一词多义的优先选择时，可能会出现不同的结果。在领域知识库中，‘姑娘’一词中各个词义的优先级不一定等同于通用知识库。一般来看，在通用知识库中，‘姑娘’的优先级应是：女孩（girl）>称谓词（Miss），而在小说体裁的知识库中，‘姑娘’的优先级更可能是：称谓词（Miss）> 女孩（girl）。

（二）丰富领域知识库。

在增设领域翻译平台的基础上，丰富知识库。主要有两个方面：

①是要增加人名、地名等专有名词，以解决分词错误、专名翻译错误等问题。

②是要增设成语、惯用语対译资源库，以避免字面直译，偏离真实含义。

（三）增设指代消解机制。

指代消解问题是自然语言处理不可回避的部分，汉语中的回指主要有三种形式：零形回指、代词回指和名词回指（陈平，1987）。其中，零形回指的出现频率最高，使用最广泛（黄娴，2009）。需要特别注意，回指的消解问题，不只出现在句间，也出现在单个句子内部（例句7）。在领域翻译平台上，增加指代消解机制，以判定代词等指示词的指示对象，明晰句子成分，消除歧义。