机器翻译时代下的翻译教学改革初探①

林伟清

机器翻译时代下的翻译教学改革初探①

林伟清

(莆田学院 外国语学院，福建 莆田 351100)

在翻译行业的变革和机器翻译普及的裹挟下，翻译人才的培养不得不做出相应调整，应充分利用这一契机，把机器翻译、译前编辑和译后编辑增加到传统的翻译课程设置中，提高翻译毕业生的职业竞争力。

机器翻译；翻译教学；教学改革；教学方法

机器翻译具有高效率、快产出、低成本、检索能力强的优势，但学界也公认,无论机器翻译技术多么先进，人工的译后参与是译文质量的保障[1]。随着机器翻译技术的改善、翻译量的激增以及人力成本的增大，译后编辑的重要性日益凸显，翻译教学和人才培养必然应时而变[2]。翻译教学必须迎合语言服务行业的变革和快速发展的需要，机器翻译的蓬勃发展对翻译人才培养不应该成为威胁，而是培养应用型翻译人才的契机，应把机器翻译、译前编辑和译后编辑增加到传统的翻译课程设置中，提高翻译毕业生的职业竞争力。正如黄友义先生所说，从人工翻译到人机合作，机器翻译可以承担一些低档次、重复性的内容，应用翻译人才的培养方向需做相应调整[3]。

一、翻译类课程设置存在的问题

翻译类常规课程一般包括：笔译基础、翻译概论、实用文体翻译、翻译批评与赏析等，各高校的课程设置大同小异。学生通过以上常规课程的学习，获得的知识与掌握的技能较为单一，缺乏职业翻译能力，无法胜任现实中的翻译岗位工作。尤其与机器翻译系统比，学生并不具备明显优势。比如下列文本的翻译：

观察两组手术时间、术中出血量、清扫淋巴结个数、术后引流时间等手术指标，术前及术后7dCD3+、CD4+、CD8+等免疫细胞水平；手术前及术后7dCRP、TNF-α、IL-6等炎性因子水平，3年内生存、并发症、复发等指标。

有道翻译：

In the two groups,the operation time, intraoperative blood volume,number of lymphnode dissection,drain age time and others urgical indexes were observed,and the level so fimmune cells were detected before and after surgery,including 7dCD3+, CD4+, and CD8+. The level so finflammatory factors such as7dCRP, TNF-alpha and il-6 were performed before and after surgery,and survival,complications and recurrence were measure din 3 years.

机器翻译可以在一眨眼间给出译文，虽然译文的准确程度有待商榷，但机器翻译至少有三大优势：速度快，译文基本可读，术语翻译基本准确。同时，随着深度学习推动人工智能在机器翻译领域的应用，迎来了神经机器翻译。它利用深度神经网络技术由整句翻译代替逐词翻译，是机器翻译领域的巨大飞跃[4]。从例子中看出，有道的译文选词基本恰当，语法基本正确，句子结构基本完整，可读性高。

相比之下，学生虽然系统学习过翻译理论、翻译策略、翻译方法，仍然对这样的医学类文本束手无策，还需要花相当多的时间查找术语的对应译文。若能利用机器翻译，结合译前、译后编辑，则译文质量得到保证，学生也能基本胜任各类型文本的翻译。因此，在课程设置中添加机器翻译以及译前、译后编辑能力培养的相关内容，能提升学生综合翻译能力和就业竞争力，才能在机器翻译的冲击下，实现翻译专业的价值。

二、翻译教学的改革设想

1.增加机器翻译相关内容

2014年，第20届世界翻译大会突出了人工翻译与翻译技术的结合，也凸显了当今翻译研究正经历技术转向[5]。技术转向是当今翻译实践发生巨大变革的一个结果，自然也对翻译人才培养提出了新的要求。比如在教学内容上，要增加翻译技术教学模块，关注翻译技术的发展。因此，在课程设置中增加机器翻译的内容，应用翻译学科的前沿发展，既提升学生学习的紧迫感和主动性，又是推动课程改革的重要一环。

虽然目前绝大部分高校还未把机器翻译作为独立课程进行设置，但已有学者探讨了如何培养学生运用机器翻译工具，提升翻译能力。他们着重讨论在翻译硕士教育中引入译后编辑，提出译后编辑课程设置大体包括12个模块[6]。

（1）机器翻译概论。这一部分可以包括简介、人机翻译之争、常用机器翻译工具等内容。机器翻译经过70多年的发展，在饱受诟病中，不但没有没落，反而一直与时俱进。从基于规则、基于统计、基于实例的经典机器翻译方法，到利用最前沿的神经网络技术，机器翻译正变得越来越强。但不同机译系统产生的译文千差万别、质量不一，因此培养学生对译文进行比较甄别很有必要。学生通过比较，发现机译译文的错误，对机器翻译的缺陷和应用有直观的认识。若有存疑之处，则继续通过词典、网络、语料库查证，修正译文，日积月累才能收获语言能力的提升。

（2）译前编辑：技巧和实践。汉英两种语言隶属不同语系，差异巨大。比如汉语没有形态变化，同一词类可以担任多种语法成分；汉语的句子构造类似短语结构，全句只有一个主语，却有多个分句，分句中动词众多等。这给机器分析汉语造成很大困难。如果直接丢给机器翻译，最后得到的译文逻辑混乱、语句不通的可能性很大。由于人类的逻辑和推理能力是计算机程序无法匹配的，人工的优势是可以灵活运用思维，在翻译过程中对句子结构、语法运用和上下文逻辑进行分析思考。如果发挥人工优势，事先帮助机器更好理解和处理原文，使用恰当的编辑技巧，切分句法层次，切分短语结构，切分长句意群等，将汉语原文本拆分成有利机器识别的成分，可以大幅优化译文的输出，特别是科技类和学术类的文本翻译，机器翻译的质量有目共睹[7]。因此，译前编辑是保证机器翻译产生高质量译文的重要一环，译前编辑技巧是构成机器翻译教学举足轻重的一个模块。

（3）译后编辑：技巧和实践。在经过译前编辑和机器翻译后，已经可以产生具有一定可读性的文本，如果翻译仅是为了了解内容、获得信息，这种文本就能满足要求，但离忠实和通顺这两大基本翻译标准仍有差距。因此，译后编辑是机器翻译中不可或缺的另外一环。译后编辑主要聚焦句子的逻辑性、语法、选词、拼写和语义完整性等方面，是一个综合性的操作方式，能在机器翻译输出文本的情况下，进一步优化语法和词汇选择，提升句间逻辑，使之更符合目的语的语言表达习惯。

这一模块可以包括：机器翻译常见错误分类和根据不同的文本分层选择适当的译后编辑策略。机器翻译常见错误分类能训练学生的语言敏感度，是提高翻译质量的重要步骤。已有学者对机器翻译输出的译文错误进行了归纳，其中词汇错误70%，句法错误26.8%，其他错误2.3%。句法错误中出错最多的是次序，其次是被动语态、不定式，且句子越长，错误率越高[8]。因此译后编辑应重点着眼于修正译文的词汇选择、重组句式结构这两大方面。学生经过一段时间的技术训练，辨别机译译文的错误，了解机器翻译的行为，发现并总结译后编辑的技巧和方法，能快速找到机器译文中需要修改的地方，提高翻译效率[9]。

文本分层是指导译后编辑策略选择的理论。根据文本使用目的、译文质量要求和成本限制，文本分为三个层次：参考级文本、常规级文本和出版级文本[10]。学生需要了解文本分层，并以此为依据选择翻译策略，是全盘机译，或机译加轻度译后编辑，亦或是译前编辑加机译加深度译后编辑。

2.利用SPOC支持课堂改革，开展线上线下混合式翻转课堂教学

网络的普及与信息技术在教育领域的应用，催生了翻转课堂这种创新型教学模式。而现阶段全国范围都在规划建设高质量慕课、国家精品在线开放课程、线上线下混合式“金课”，这些优质课程资源的开放共享，使借助SPOC开展混合式翻转课堂教学，成为可能。翻转课堂的教学方法为翻译教学改革提供了新的思路。

翻转课堂的教学模式践行“以学生为中心”的教学理念，学生课前在SPOC平台上通过慕课短视频，以自己的进度自学翻译理论和技巧；课堂上，完成由易到难、循序渐进的翻译实践任务，通过合作学习，交流巩固课前学习内容，达到识记、领会、应用、分析、综合、评价中的某些认知目标；课后教师根据SPOC平台上的学习行为和学习结果数据，因材施教，学生在SPOC平台上参与讨论、完成翻译练习或复习，以此进行探究性学习和主动性学习。通过翻转，在课堂教学中，学生更主动参与整个翻译过程，提高了参与度和互动性；以更自由、多元化的模式进行自主学习，培养了自主学习的习惯和独立思考的能力；教师根据数据反馈，了解每个学生的需求和难点，实现个性化教学，提升了教学效率和质量。

翻译研究的技术转向决定了未来的翻译职业将会是人机共存、人机互补的时代[11]。这就要求翻译教学要重新审视教学目标、教学方法、课程设计和考核等，翻译教学改革已是箭在弦上。

[1][6]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.

[2]冯全功,崔启亮.译后编辑研究：焦点透析与发展趋势[J].上海翻译,2016(6):67-74.

[3]黄友义.“一带一路”和中国翻译——变革指向应用的方向[J].上海翻译,2017(3):1-3.

[4]网易科技频道.谷歌神经机器翻译系统新增3种语言支持[EB/OL].(2017-3-7)[2019-6-20].http://tech.163.com/17/0307/20/CEV1MRPM00097U7T.html.

[5]张霄军,贺莺.翻译的技术转向_第20届世界翻译大会侧记[J].中国翻译,2014(6):74-77.

[7]郭高攀,王宗英.机器翻译的译前与译后编辑在科技文本翻译中的探究[J].浙江外国语学院学报,2017(3):76-82.

[8]李梅,朱锡明.译后编辑自动化的英汉机器翻译新探索[J].中国翻译,2013(4):83-87.

[9]崔启亮,李闻.译后编辑错误类型研究——基于科技文本英汉机器翻译[J].中国科技翻译,2015(4):19-22.

[10]崔启亮,雷学发.基于文本分层的人机交互翻译策略[J].当代外语研究,2016(3):46-52.

[11]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(5):10-14.

2020—05—20

2018年莆田学院校级教育教学改革研究项目（JG201819）。

林伟清（1983— ），女，福建莆田人，讲师，硕士，研究方向：翻译理论与实践.

G642.0

A

1673-4564（2020）04-0051-03