【摘 要】
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近年来,众多机器翻译引擎不断更新,例如百度翻译,其高效率、低成本的特点受到语言服务商的青睐。尽管如此,机器翻译的质量仍然难以与人工翻译相比,无法满足用户高质量要求,因此,需要通过译后编辑提升译文质量。目前机器翻译加译后编辑的模式已经被广泛使用。本翻译项目所选文本为兰德公司2020年发布的研究报告《2030年未来战争》（The Future of Warfare in 2030）。这是一篇军事报告,
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近年来,众多机器翻译引擎不断更新,例如百度翻译,其高效率、低成本的特点受到语言服务商的青睐。尽管如此,机器翻译的质量仍然难以与人工翻译相比,无法满足用户高质量要求,因此,需要通过译后编辑提升译文质量。目前机器翻译加译后编辑的模式已经被广泛使用。本翻译项目所选文本为兰德公司2020年发布的研究报告《2030年未来战争》（The Future of Warfare in 2030）。这是一篇军事报告,报告文本类型属于信息类文本,用词严谨,逻辑清晰,适合采用机器翻译加译后编辑的模式（MTPE）进行。本翻译实践中,笔者采用百度翻译引擎预翻译文本,之后进行译后编辑,归纳总结百度翻译在处理军事文本《2030年未来战争》时出现的典型错误,并加以解决。笔者统计了本翻译实践中,词汇、句法和逻辑三个层面上机器翻译错误类型出现的次数与比例。机器翻译的译文共出现117次错误,词汇层面出现错误的比例为65.8%,句法层面出现错误的比例为25.6%,逻辑层面出现错误的比例为8.5%。通过实例分析,本实践报告发现,在词汇层面,机器翻译出现错误比例较高的情况包括未准确翻译术语、未准确选择词义、未选择合适的动宾搭配;在句法层面,机器翻译的主要错误类型包括僵硬翻译被动语态、面对长句无法分析长句句子结构、机器译文语序僵硬的和原文保持一致;在逻辑层面典型错误包括:面对插入语处理不当、无法正确判断连词的词义和逻辑关系。笔者在译后编辑过程中对于不同的机器翻译错误类型采取不同的处理方法,例如面对词汇层面的术语翻译错误时,笔者通过查阅专业的术语网站解决术语难题;面对句法层面的译文紧跟原文语序错误时,笔者通过调整词序和语序让译文符合汉语惯用的表达方式;面对逻辑层面的机器翻译无法正确判断连词的含义和逻辑关系时,笔者查阅词典,厘清连词的不同含义,分析上下句的逻辑从而正确地译出连词的逻辑关系。
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