机器翻译的词汇错误类型分析

毕黎明

摘 要：科技信息时代，机器翻译无疑是人们提高翻译工作效率的一大助力。经过机器翻译和人工译后编辑的结合，才能使文章更加准确流畅。本文依据《全校行为管理策略》（A Whole-school Approach： Behaviour Management）一书中第三章节的机器翻译和译后编辑，通过案例探讨和分析机器翻译中的词语翻译的错误类型，总结机器翻译的优缺点。

关键词：机器翻译;译后编辑;错误类型

一、引言

随着科技的不断发展，越来越多的人选择翻译机器作为翻译辅助工具。然而无论翻译机器多么完美，其翻译出来的东西也需要后期的加工和润色，随之而来的就是人工“译后编辑”。这是在庞大的翻译工作量和提高效率的双重作用下应运而生的一种人机交互模式，既能保证翻译质量，又能提高工作效率。

笔者首先使用谷歌翻译对《全校行为管理策略》中的第三章节进行翻译，后在此基础上进行译后编辑。在此过程中，发现机器翻译中常出现几种错误类型，将会结合案例具体分析。

二、语料来源和研究方法

本次研究所用材料有自治区相关教育部门提供，在译后编辑后由专门翻译人员帮助修改校对。本文所选取的文本第三章内容，共英文12000字左右。笔者在进行译后编辑时，将每句话的机器翻译内容和译后编辑内容做了一一对比标注。由于原材料属于教育管理类文本，文中存在较多专业名词和术语，所以出现错误最多的地方就是词汇方面，因此将着重对词汇的几种主要错误翻译类型做详细的案例分析。笔者根据对比标注计算出了机器翻译的词汇翻译大致正确率，如图1所示。其中，词语错误译文表示一句话中只要有一个词语错译，就算错误，一句话中多个词语错误，也算作一次。错译率为出现错译的句子占总句子的比例，其中对多次出现同一个词翻译错误的只统计一次。

三、词汇翻译的错误类型

（一）术语错译

例1.How can we correct in the least intrusive way so that respect and dignity are kept intact？

MT：我们怎样才能以最不具侵犯性的方式进行纠正，使尊重和尊严不受损害？

PE：我们怎样才能以最小干扰的方式进行纠正，才能使学生的尊严不受伤害？

例2.Management of behaviourally disordered students

MT：管理行为混乱的学生

PE：行为失调学生的管理

术语是机器翻译最容易出现错误的地方，因为文本除了要符合原文之外，还要兼顾作品其自身的特点。而原文本材料在教育学和管理学方面的词汇较多，术语错译就成了词语中错误率最高的一类。正如图2所示，术语错译在整个词汇错误翻译中的比率高达47%。

（二）固定搭配的误译

例1.have a humorous quotation collection

MT：收集幽默的报价

PE：收集幽默语录

例2.Good try. Hang in there

MT：很好的尝试。挂在那里

PE：很好的尝试。坚持下去

词语搭配并不是简单的将两个词语的单独意思拼凑在一起，而是表达另外一种意思。上面就是典型的2个例子，机器翻译只是按照单独词语的原意将其翻译了出来并结合在一起。根据上下文来看，这样简单的拼凑并不符合文本的原意，所以在译后编辑时，需联系语境，确定词语搭配的翻译。

（三）一词多义的选词错误

例1.Before we begin， Remember our class rule.

MT：在开始之前，记住我们的阶级规则

PE：在开始之前，记住我们的班级规则

英语中，几乎每个词都可以表达很多种不同的意思，这也造成了机器翻译的一大困难。就像上面的例子所表达的，“class”有很多种意思，班级、阶级、类别，上述例子中将其翻译成了阶级，这很显然不符合文意。整个文章都是在讲学校的行为管理问题，这里的class也明显的不是指的阶级，而是班级。

（四）词语漏译

例1.I recently team-taught in a Grade 5 class which was doing a self-esteem activity.

MT：最近，我参加了一次自学活动的五年级班级教学。

PE：最近，我在一个五年级的班级里进行小组教学，组织一个关于自尊的活动。

漏译是指源语言中的一些句子成分没有被翻译成目标语言，这可能是由于电脑系统问题或疏忽造成的。但这个词或这个句子有一个非常重要的作用，不能忽视。在例1中，“self-esteem activity”是整个句子的宾语，是句子中不可缺少的成分。机器翻译漏译了这一部分，改变了原文的意思，导致句子的意思不完整。

（五）词性误译

例1.The exterior messages of encouragement from teacher to students are， ‘You are respected， you are worthwhile and you belong， not just because of relative goodness or badness.

MT：从老师对学生的鼓励所传达的外部信息是：“你受到尊重，你值得并且属于你”，这不仅仅是因为相对的好坏。

PE：老师鼓励学生的外在信息是，“你受人尊敬，有价值，有归属感”，这不仅仅是因为相对的好坏。

在原文本中，“belong”是一个动词，根据原意应翻译为“属于”。如果按照原义和词性翻译，就会破坏句子的语法结构，也会引起读者的误解。如果转换为名词形式，翻译成“归属感”，整个句子会更顺畅，更符合汉语的表达习惯。

四、结语

机器翻译为翻译工作者提供了很大帮助，一方面，在翻译过程中，机器翻译能够帮助翻译生僻词和复杂的句式结构，大大提高了翻译效率;另一方面，笔者能通过机器翻译得到整段话的粗略翻译，对内容有了大致的了解，对译后编辑中的选词和修改提供了很大的便利。但正如我们所看到的，机器翻译仍然存在很大的局限性。很多词句都需要翻译工作者仔细检查和修改，以提高文本翻译质量。机器翻译还有很长的一段路要走，但作为我们现在不可或缺的一个辅助工具，我们也不能否定它的优势之处。相信随着科技的创新发展，翻译机器的前景会越来越好。

参考文献：

[1] Koponen M. Is Machine Translation Post-editing Worth the Effort？ A Survey of Research into Post-editing and Effort[J]. The Journal of Specialised Translation， 2016（25）： 131-148.

[2]崔啟亮.论机器翻译的译后编辑[J].中国翻译，2014（6）：68-73.

[3]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.

[4]陆强，罗洪燕，王丽萍.大数据背景下的译后编辑项目研究[J].中国科技翻译，2019（3）：35-37，26.

[5]罗季美，李梅.机器翻译译文错误分析[J].中国翻译，2012（5）：84-89.