论文化语境对机器翻译质量的影响暨应对机器翻译弊端的策略——以“有道翻译官”为例

丁立福，蒋 威

(1.淮南师范学院 外国语学院，安徽 淮南 232038；2. 安徽理工大学 外国语学院，安徽 淮南 232001)

随着经济全球化进程的加快和互联网的日益发展，网络信息激增，国际社会交流愈加频繁，如何克服交际过程中的语言障碍成为翻译界的一大课题，机器翻译应运而生。有道翻译官、谷歌翻译、百度翻译、金山词霸等机器翻译软件的出现，使翻译及其研究领域出现了“技术转向”。机器翻译又可称为计算机翻译，简单来说就是“利用计算机将一种语言符号转换成另一语言符号”。机器翻译软件操作简单、成本低廉、效率较高且能做到大规模翻译，给人们了解世界进而进行交流带来了莫大的便利。

1954年世界上第一台翻译机器投入试验，IBM公司使用IBM-701计算机将几个简单的俄语句子翻译成了英语，从此掀起了机器翻译研究的浪潮。20世纪70年代末，机器翻译开始走向实用化，一系列机器翻译实用系统如EURPOTRA多国语翻译系统、Weinder系统、TAUM-METEO系统问世并投入机器翻译实践之中。1997年，西班牙学者Neco和Forcada提出神经网络法，利用“编码-解码”框架进行翻译。2002年美国Language Weaver公司将统计机器翻译软件商品化，研制出统计机器翻译软件(Statistical Machine Translation Software)。2015年百度发布了将统计和自动学习相结合的在线机译系统。Facebook2017年推出基于卷积神经网络开发的语言翻译模型(Convolutioanal Neural Machine Translation)，实现了目前为止机器翻译质量的大幅提升。现今，最新的研究是将生成对抗网络(GAN)与神经机器翻译(NMT)两者结合到一起，提出Adversarial-NMT新框架并得到了很好的实验效果。相信随着研究的不断深入和商业领域的创新实践，机器翻译将会给人们带来更多惊喜。

机器翻译作为未来翻译发展的大趋势，对国家市场经济和人民社会生活影响深远。现代机器翻译的研究可以追溯到20世纪50年代。在机器翻译发展的初级阶段，学者侧重于机器翻译技术研究，主要集中在机器翻译自动化技术、机器翻译评测技术、机器翻译多系统融合技术等方面。后期研究侧重于机器翻译翻译方法，被普遍研究的方法有直接翻译方法、句法转换方法、中间语言方法、基于规则的方法与基于语料库的方法等。现阶段随着科学技术的飞速发展，学者对机器翻译的研究不只停留在技术和翻译方法层面，更多学者开始从外界因素角度研究机器翻译，而非研究机器翻译本身。有些学者将机器翻译与人工翻译进行比较，指出二者之间的关系为互补和互动。在确保机器翻译译文高质量的前提下，机器翻译不能脱离人工译后编辑的辅助；反之，人工翻译同样需要机器翻译的协助，以实现大规模和高效率的翻译。另有学者从本地化角度研究机器翻译，初次提及文化对机器翻译的影响。然而值得遗憾的是，真正站在“文化语境”高度研究机器翻译的鲜有人迹。

文化语境成为机器翻译难以考虑的盲点，也是影响机器翻译质量的关键，可以推断，如何基于文化语境提高机器翻译质量将是未来数年需要不断深入研究的课题。有鉴于此，本文以“有道翻译官”为例，从文化语境所涵盖的四大要素深入探讨其对机器翻译质量的影响，继而论述应对当下机器翻译弊端的诸种策略，以期为提高机器翻译质量和机器翻译研究提供一些参考。

一、机器翻译的特征

要提高机器翻译的译文质量，首先要解决的是机器翻译本身而不是程序设计问题，若只依靠若干程序来做机器翻译系统，是无法提高机器翻译质量的。因此，全面分析机器翻译的特征至关重要。机器翻译本质上是一种基于双语描写、对比和匹配结果的形式化和程序化处理，以实现不同语言的自动翻译，其特征主要表现为翻译效率高、翻译自由度低、受语境制约等。

(一)翻译效率高

随着经济全球化的发展，翻译的工作量与日俱增，机器翻译的文字处理能力也随之增强。机器翻译从二十世纪七八十年代只能翻译语法简单的句子到现在能处理大篇幅的文章，其翻译规模转变巨大。针对一些专业性强、文字量大的技术资料或学术论文，机器翻译占有很大优势。比如，在翻译实践中，难免会遇到加急文件，成千上万字的源语言文本需要在半个工作日完成，对于一个没有熟练技巧和丰富经验的译员来说，是很难适应这种工作难度的。职业笔译译员正常翻译速度约2 000-4 000字词/天，对于文学类翻译和法律合同类翻译等难度较大的文本，译员的翻译速度会有所降低，平均近1 000-1 500字词/天。而“相关研究表明，机器翻译的速度是人工翻译的5-6倍”，机器翻译可以在较短时间内对大量源语言文本进行翻译处理，其翻译速度远远超过人工翻译。一台机器翻译软件翻译速度大概在25 000字词/天，其中还含有译后编辑的时间。

(二)翻译自由度低

人工翻译最大的优势在于译者是灵活的，而机器设备软件却是死板的。译者可以理解源语言文本所处的具体语境，从而进行翻译。在遇到问题时，译者可以与客户和团队进行有效的交流，从而更针对性地处理译文，以提高译文质量和翻译效果。因此，人工翻译的翻译自由度相当高，具有很大的操作空间。机器翻译没有人工翻译所具有的思维、推理、判断能力，存在一些不可控性，缺乏人工译者基本的综合知识和长期培养的文化素养等，无法对源语言文本进行全面的分析，只能在限定的范围内进行翻译。因次，产出的译文缺乏思维能力和创造性。

(三)受语境制约

马林诺夫斯基1923年最早提出“语境”概念，他提出：“语言基本上植根于说该语言的民族的文化、社会生活和习俗，不参照这些广泛的语境变难以理解语言。”语境可以分为语言语境、情景语境和文化语境。

语言语境是指词、短语、语段或篇章的内部环境，或称上下文。情景语境是指篇章产生时的周围情况，包括时间、地点、参与者关系和交际方式等。文化语境是指说话人或作者所处的语言社团的历史、文化和风俗人情。机器翻译在翻译过程中受到语言语境、情景语境和文化语境的制约。语言语境限制了译文的词义、句法和篇章结构；情景语境关系着译员的翻译策略和方法，同时也影响着译文的翻译风格；文化语境主要制约着机器翻译译文的意义传达，文化语境的缺失会导致译文意义模糊或出现歧义现象，严重影响着译文的质量。因此，在上述三种语境制约因素中，文化语境对机器翻译质量的影响最为显著。

二、文化语境对机器翻译质量的影响

“翻译也具有创作成分”，主要是相对于文化语境及其转换而言的。文化语境概念最早由马林诺夫斯基(Malinowski)提出，他认为：“每个言语社团都有自己的历史、文化、风俗习惯、社会规约、思维方式、道德观念和价值取向。而这种反映特定言语社团特点的方式和因素就构成了文化语境。”。基于这一概念及其内涵，下文拟从历史文化、地理文化、风俗文化和思维方式四方面探讨文化语境因素对机器翻译的限制。另需说明，本文所用语料主要来自于中国知网和万方数据库。

(一)历史文化

各国家都有其不同的发展历程，历史的不同导致国家之间形成各异的历史文化。源语言作者在创作时也会因历史文化背景不同在表达方式上存在差异。因此译者在翻译时应尤为注意这些差异。例如，“龙”在中国是民族象征，是文化象征，中国古代的封建皇帝都自喻“真龙天子”；然而西方历史文化中其含义并非如此，如《圣经》中“dragon”是一个邪恶的象征，与上帝不和的撒旦恶魔被称为“the great dragon”。所以，译者在翻译时应考虑该词因历史文化不同所产生的特殊含义，使译文彰显出特定的历史文化色彩。如：

例1 原文：科举制度

译文(有道翻译官)：The imperial examination system

例1中，有道翻译官的译文采取了直译方式进行翻译，但忽略了历史文化因素。随着社会进步与历史发展，很多词语已逐渐演变成历史词汇，在翻译这一类词语时要加以解释，否则读者不能理解其真正含义。因此“科举制度”应译为“Imperial examination system (from the Sui Dynasty to the Qing Dynasty)，解释中注明了科举制度从诞生到结束的历史朝代，让读者能够在特定历史背景下真正理解“科举制度”一词。

例2原文：To meet one's Waterloo

译文(有道翻译官)：遭遇滑铁卢

滑铁卢原是欧洲历史上著名的滑铁卢战役的发生地，拿破仑在滑铁卢战役惨败后就开始走下坡路了，后来引申为一个人失败的地方或是让一个人就此失败的一件事情。从例3中可以看出，有道翻译官的译文有些不尽如人意，甚至令人费解。“To meet one's Waterloo”显然不可直译成“遭遇滑铁卢”，可意译为“一败涂地”。因此，在翻译时，译者应考虑词汇因历史文化因素而产生的引申意义。

(二)地理文化

地理文化是指受到地理环境影响而形成的具有地域特色的文化。如英国所处的地理位置为温带海洋性气候，四季寒暑变化不大，夏天气候温和湿润，是全年最舒适的季节，因此夏天在英国就成为了一种美好的象征。莎士比亚曾在他的诗《我可否将你比作一个夏日》中通过将女孩比作夏天表达他对女孩的倾慕之情。英国是一个多岛屿国家，四面环水，所以英语表达中常见“water”一词；而中国多高山，表达中经常使用“土”字。如英语中“To spend money like water”与汉语相对应的译文为“挥金如土”。地理文化差异会对翻译的表达习惯产生影响。如：

例3 原文：雨后春笋。

译文(有道翻译官)：Bamboo shoots after a spring rain.

中国的地理环境形成了中国盛产竹笋这一特征，汉语中用竹笋作比喻的言语并不鲜见；然而英国并不产竹笋，所以不见有用竹笋来作比喻。有道翻译官将“雨后春笋”直译为“Bamboo shoots after a spring rain”，这种表达显然不符合英语国家的表达习惯。但英国地理气候条件适宜蘑菇生长，英语表达中常出现“mushroom”一词，因此，与之相符的译文应为“Like mushrooms after rain”。

(三)风俗文化

风俗文化是指一个国家、民族、地区中集居的民众所创造、共享、传承的风俗习惯。各国家民族特质不同，风俗文化也各异，呈现多元化的特性。如，在中国“牛”为古代农业做出了巨大的贡献，老黄牛是一种吃苦耐劳的象征，而西方国家却主要靠马劳作，因此在翻译时应注意将两种动物灵活对换。如，英语表达“as strong as a horse”可译为“力大如牛”，“talk horse”可译为“吹牛”。不同民族的语言反映着其民族自身的文化特点，因而在翻译实践中必须多注意源语言字面意思以外的内涵意义，使译文既保留原文的语言形象，又注重风俗文化的呈现。如：

例4 原文：Working in office is my bread and butter.

译文(有道翻译官)：办公室工作就是我的面包和黄油。

有道翻译官对例4的译文显然过于直译，意义表达不明确。“bread”和“butter”作为热量极高的食物，深受西方人的喜爱。随着时间的推移，“面包”和“黄油”被赋予了文化色彩，用来指一个家庭或个人的经济收入或经济来源。因此，此句应译为“办公室工作是我的经济来源。”

例5原文：There is no smoke without fire.

译文(有道翻译官)：没有火就没有烟。

“There is no smoke without fire”被有道翻译官直译为“没有火就没有烟”，显然没有考虑到汉语的风俗文化。汉语表达中偏爱使用“风浪”一词表示因果关系，“有风就有浪”，“无风不起浪”是汉语中的常见之词。因此原文若译为“无风不起浪”，其译文表达与汉语的文化更为贴切。

(四)思维方式

不同的自然环境和人文条件使人们在思维方式和表达方式上有所差异。英语表达属于线性思维，多注重结构、多长句、多从句、多名词化、多被动、多引申和多省略；而汉语表达属于弹性思维，多注重语义、多短句、多分句、多动词化、多主动、多重复、多推理和多补充。英汉语思维方式表达的巨大差异要求机器翻译软件要有较强的思维转换和思维应变能力，进而能够更佳地处理源语言文本。

例7原文：We finished dinner and bought some fruits, then backed home.

译文(有道翻译官)：我们吃过晚饭，又买了一些水果，然后就回家了。

有道翻译官的译文看似天衣无缝，意义明确，却不符合汉语的表达习惯。英语长句中偏好使用一些连词从而使句子连贯，但汉语表达不需要这些连词，翻译时应尽量略去使句子精炼简洁。因此这句话在修改之后可译为“我们吃过晚饭，买了一些水果就回家了”。习惯的养成不可能一朝一夕完成，而机器翻译的“习惯养成”在于提高机器翻译软件的记忆能力，扩充与之相关的语料库。

三、针对机器翻译弊端的策略

机器翻译在翻译速度和规模上远远超越了人工翻译，但其仍存在诸多弊端和不足。在处理结构复杂的源语言文本时，机器翻译机械化和自动化的特征导致其自身缺乏复杂性和创造性思维，不能对原文做出复杂的推理和判断，致使译文语义扭曲，令人费解。再者，机译时文化语境的缺失也会让译文质量大大降低，出现歧义、意义含糊不清现象。最后，机器翻译译文处理必须经过译后编辑这一过程，包括译文校对、译文审核和译文定稿等繁琐流程，需消耗巨大的人力、物力和财力。而采取以下策略有望解决以上不足，提高机器翻译的质量。

(一)人机交互协作

语言是人类最伟大的发明创造之一，人类对语言认知是初步的，源于语言系统的复杂性和人类逻辑思维和判断能力的局限性。机器翻译若像人脑一样灵活地处理自然语言绝非易事，译者与翻译系统之间要互相配合。机器翻译一般借助门限循环单元、注意力机制和长短时记忆网络等进行翻译，将源语言文本进行向量化，极大提高了翻译效率。人工译后编辑主要用来提高机器翻译译文的精确度，对译文进行编辑和润色，修改机器翻译译文的错误。机器翻译和人工翻译并非独立个体，二者应相辅相成。前者可以大量处理一些程式化文本和信息化文本，如科技文本、法律文本、合同等，以提高翻译速度，减少了人工翻译强度；反之，对于一些文学性强、创造性程度高、情感性丰富的源语言文本，机器翻译需人工的辅助，以产出质量高且富有人性化的译文。

(二)多重技术相融合

随着人工智能和大数据时代的到来，机器翻译系统发展迅速，主要包括基于规则的机器翻译系统、统计机器翻译系统和神经网路机器翻译系统。基于规则的机器翻译系统主要通过中间语言实现源语言和目标语言的转换，注重句法和语法的分析。统计机器翻译系统引入了语料库方法、多元统计法和实例分析法等，使机器翻译可以大规模从语料库里获取与源语相对的译入语。统计机器翻译系统也是谷歌、百度、微软等多家翻译公司的核心技术。神经网路机器翻译系统具有组织和自学习能力，其能从语料库中自主识别源语的语言规则和特征，可对复杂源语进行分层处理，转化成计算机能够“理解”的形式，最后形成准确性和可读性高的译文。三种翻译技术各有其独特的优势，如能将三者优势结合，可大大提高机器翻译的质量。

(三)扩充关于文化语境的语料库

文化语境不能脱离现实而存在，一般在事件发生的环境中产生。若将文化语境彻底地融入到机器翻译系统的语料库中，需建立三维或四维的空间，以现在的科学技术尚不可实现。但机器翻译系统的语料库具有记忆功能，可向其扩充一些约定成俗、变化程度小、模式稳定的文化因素，如成语、谚语、不同语种表达习惯、简单的思维方式等。与语言语境和情景语境相比，文化语境灵活性强，且会随着时代的更迭而变化。因此，机器翻译系统的语料库应实时更新，以适应社会文化的潮流，提高译文的时代性特征。

四、结语

从前方论述可以看出，若要提高机器翻译质量，不仅要考虑机器翻译自身的技术因素，也要考虑文化语境的影响因素。历史文化、地理文化、风俗文化和思维方式作为文化语境所涵盖的四大要素严重影响着机器翻译质量。在机译过程中，文化语境的缺失会导致机译译文出现歧义、语义不明等现象。消除机器翻译这一弊端的关键在于要把文化语境融入机器翻译之中，加强机译和人工的交互协作、融合多种机器翻译系统优势、补充基于文化语境的语料库等策略均可提高机器翻译质量。随着科学技术的进步和人工智能时代的到来，机器翻译研究将更加科技化、现代化和时代化，对于研究者来讲，此趋势既是机遇，又是挑战。