神经机器翻译译文评测及译后编辑研究

作者：郭望皓; 胡富茂

来源：北京第二外国语学院学报, 2021, 43(05): 66-82.

• 神经机器翻译
• 译文评测
• 译后编辑
• 军事文本
• 翻译错误类型

尽管神经机器翻译技术已经取得了巨大进步,业界也正在加速推进神经机器翻译系统实用化和商品化的进程,但其在垂直领域的表现还不尽如人意。本研究以军事领域英译汉文本为研究对象,这些译文均由国内外主流神经机器翻译系统完成,在自主构建的1 000个军事题材译文测试数据集中,谷歌、百度、腾讯、有道、搜狗5个翻译系统的BLEU均值仅为20.854,较之其通用语料译文BLEU值相差6.62。实验结果显示:在军事题材译文的拼写、词汇、句法和语义4大类15种共5 050处错误中,军事术语翻译错误占比最高,为42.83%;其次为普通词语误译和层级结构错误。实验结果表明,目前现有的神经机器翻译系统尚不能实现高质量的军事文本翻译,无法满足现实需求,亟需进行译后编辑研究,以提高军事文本翻译的准确率。

• 单位
  洛阳理工学院; 信息工程大学