【摘要】：近年來(lái),人工智能發(fā)展迅速,更有傳言稱(chēng),機(jī)器將要取代人類(lèi)譯員。距離2016年9月神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯(NMT)正式問(wèn)世已有兩年,NMT在漢英翻譯方面的質(zhì)量有何變化?以前經(jīng)常出現(xiàn)哪些典型錯(cuò)誤?這些錯(cuò)誤在過(guò)去兩年是否得到改進(jìn)?不同類(lèi)型的文本、平臺(tái)是否會(huì)存在不同程度的錯(cuò)誤率?這些都是本文將要探討的問(wèn)題。本文選擇政府報(bào)告、專(zhuān)業(yè)文本、口語(yǔ)演講三類(lèi)語(yǔ)料以及谷歌、百度兩個(gè)NMT平臺(tái),結(jié)合錯(cuò)誤分析理論和本文的研究目的,制定了一套錯(cuò)誤扣分模式,并采用文獻(xiàn)分析、定量與定性結(jié)合分析的方法,對(duì)2017-2019年間的譯文進(jìn)行對(duì)比與評(píng)估,分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯在詞匯、句子、篇章三個(gè)層面的質(zhì)量變化與發(fā)展現(xiàn)狀。研究發(fā)現(xiàn),NMT漢英翻譯在基礎(chǔ)詞匯、句子準(zhǔn)確度和流暢度方面進(jìn)步顯著,無(wú)效翻譯大幅減少,平均質(zhì)量基本達(dá)到及格水準(zhǔn);與此同時(shí),在罕見(jiàn)詞、復(fù)雜長(zhǎng)句、隱性邏輯等方面,機(jī)器仍無(wú)法提供可供賞讀的譯文。另外,在文本類(lèi)型方面,專(zhuān)業(yè)文本機(jī)器翻譯質(zhì)量最高,其次是政府報(bào)告,口語(yǔ)演講質(zhì)量仍難達(dá)標(biāo);翻譯平臺(tái)方面,百度漢英翻譯質(zhì)量在過(guò)去兩年顯著提升,目前領(lǐng)先谷歌。對(duì)于中國(guó)特色的口語(yǔ)、成語(yǔ)、俗語(yǔ)、四字格等,百度都能提供可以接受的譯文;而谷歌在這方面訓(xùn)練仍然不足,變化并不明顯,且2019年還出現(xiàn)重復(fù)翻譯問(wèn)題。上述研究結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯質(zhì)量在過(guò)去兩年取得長(zhǎng)足進(jìn)步,能為人類(lèi)譯員提供高效輔助。但機(jī)器翻譯仍存在無(wú)法克服的問(wèn)題,尤其在文化、語(yǔ)境、交際等層面。人類(lèi)譯員可以取長(zhǎng)補(bǔ)短,實(shí)現(xiàn)與機(jī)器的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),從而更好地立足于人工智能時(shí)代。
【圖文】：

樣本錯(cuò)誤類(lèi)型

４．１結(jié)果概覽逡逑４．１．１政府報(bào)告逡逑４．１．１．１邋詞匯逡逑詞匯是語(yǔ)言的基本單位，根據(jù)性質(zhì)的不同，分為名詞、動(dòng)詞、形容詞、副逡逑詞等；根據(jù)題材的不同又能分為書(shū)面詞匯與口語(yǔ)詞匯，還有術(shù)語(yǔ)、數(shù)字等專(zhuān)有逡逑詞匯。不同語(yǔ)言的詞匯使用習(xí)慣與規(guī)則，英語(yǔ)和漢語(yǔ)的詞匯就存在形態(tài)變化、逡逑詞性、詞序、虛實(shí)等方面的差別，對(duì)這種差別的掌握程度，，是衡量機(jī)器翻譯質(zhì)逡逑量的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：H315.9

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本文編號(hào)：2627859