蒙汉翻译中的计算机辅助翻译技术与应用

蒙汉翻译中的计算机辅助翻译技术与应用

刘青松

内蒙古广播电视台  010010

摘要：随着中蒙经济文化交流的不断深入,蒙汉翻译的需求与日俱增。然而由于两种语言的文法结构差异较大,词汇选择困难及语用规范的不同,蒙汉翻译中存在许多难点。计算机辅助翻译技术为解决这一难题提供了可能。本文首先分析了蒙汉翻译中存在的主要问题,然后系统概述了统计机器翻译、规则机器翻译和神经网络机器翻译等计算机辅助翻译技术,最后探讨了这些技术在辅助人工翻译、机器预翻译和交互式翻译中的应用,并对计算机辅助翻译技术的未来发展方向进行了展望。研究表明,计算机辅助翻译技术可以有效提高蒙汉翻译的质量和效率,对推动蒙古语言信息处理研究具有重要意义。通过对计算机辅助翻译技术在蒙汉翻译中应用进行探讨,可进一步拓宽其应用领域,促进中蒙交流。

关键词：蒙汉翻译；计算机辅助翻译；机器翻译；语言处理；中蒙交流

一、引言

随着改革开放的深入发展,中国与蒙古的经济贸易、科技文化交流日益频繁。作为连接中蒙两国交流的桥梁,蒙汉翻译的重要性日益凸显。然而,由于汉蒙两种语言存在巨大的差异,在语音、语法、语义、语用等各个层面都存在障碍,严重制约了翻译的质量和效率。计算机辅助翻译技术为解决蒙汉翻译难题提供了有效手段。

20世纪50年代起,计算机辅助翻译技术开始出现和发展。经过近70年的发展,计算机辅助翻译技术已从早期简单的词典查询功能发展为今天应用广泛的神经网络机器翻译技术。这些技术极大提高了翻译效率,降低了翻译成本,对翻译质量也产生了重要影响。

本文拟系统研究计算机辅助翻译技术在蒙汉翻译中的应用情况和存在的问题,评估其对蒙汉翻译发展的推动作用,以期为蒙汉翻译的信息化和智能化发展提供借鉴。首先,文章分析了蒙汉翻译中存在的主要困难,包括语法结构的巨大差异,词汇选择的困难,语用规范的不同等。然后,详细介绍统计机器翻译、基于规则的翻译和神经网络机器翻译等计算机辅助翻译技术。最后,考察这些技术在辅助人工翻译、机器预翻译和交互翻译等方面的应用,并对未来发展方向进行展望,以期为相关研究提供参考。

二、蒙汉翻译中的问题

(一)语法结构差异

汉语是典型的意合语言,语序比较自由,可采用主谓宾或主宾谓结构,衔接手段较简单。蒙古语属于形态复杂的粘着语,语序固定为主宾谓结构,且格式复杂,衔接词较多。这两种语言的语法结构差异巨大,给翻译带来很大困难。例如,蒙语中的后置词在汉语中往往要转换为前置词,这需要调整语序;蒙语动词的时态通过词缀变化表示,而汉语常用副词表示时间概念,翻译中需要进行转换。再如,蒙语中存在着丰富的词素变位现象,一个词根可以通过词缀衍生出多种词形,而汉语词形变化较简单。这给词语和句法的转换带来难度。

(二)词汇选择困难

虽然汉蒙两国语交流时间长,借词现象频繁,但两语词汇仍存在较大差异。同一个概念在两种语言中常有多个不同表述,选择恰当的词汇进行转换是一个难点。此外,由于地域文化差异,语言中的许多词汇都含有特定的文化内涵,直接翻译往往不能表达其精确含义。如汉语"龙"在蒙语中的对应词众多,需要考虑其所包含的文化象征意义。

(三)语用规范不同

汉蒙两国在表达方式、语用习惯等方面存在较大差异。汉语注重委婉含蓄,蒙语直率开放。翻译中不仅要转换语义,还需要处理表述方式的改写,以符合目标语言的语用规范。此外,数字、日期、称谓等翻译都要考虑双方的语用习惯。例如蒙语按数字顺序说出日期,而汉语要将月日对调;称谓方面，汉语 增加了父系和母系亲属的区别，而蒙古语则没有。这些语言使用差异在翻译中需要谨慎处理。

三、计算机辅助翻译技术

(一)统计机器翻译

统计机器翻译(SMT)通过统计模型实现自动翻译,其核心模型包括语言模型、翻译模型和解码模型。语言模型基于单语语料统计目标语词序列概率;翻译模型通过双语语料统计源语词序列与目标语词序列的对应概率;解码模型则综合上述模型,通过搜索算法选择最佳翻译结果。与基于词典和规则的早期机器翻译不同,SMT实现了数据驱动的翻译,大大提高了翻译质量。目前SMT技术已比较成熟且应用广泛。

(二)规则机器翻译

规则机器翻译依据人工制定的翻译规则进行转换,主要包括词典、术语表和语法规则库。翻译过程通过查询词典确定词义,匹配语法规则完成结构转换,最后组合输出结果。这种方法可实现特定领域的高质量翻译,但制订规则耗时耗力,面对新的领域需要重新制订规则。

(三)神经网络机器翻译

神经机器翻译(NMT)是近年来兴起的一种新技术,它基于神经网络,通过端到端学习实现翻译。典型的模型是编码器-解码器框架,使用循环神经网络对源语言进行编码,再解码生成目标语言。此外，注意力机制可以 捕获更细粒度的源-目标对应关系。多层网络结构也不断增强模型的表达能力。相比传统方法,NMT无需明确规则,可直接从数据中学习翻译知识,翻译效果更好。

四、计算机辅助翻译的应用

(一)辅助人工翻译

计算机辅助翻译系统可以为人工翻译提供各种便利,辅助提高翻译质量和效率。具体来说,系统可以针对翻译文本进行分析,为翻译人员提供词汇、术语等翻译建议;检查翻译是否符合语法规范,减少错误;使用翻译内存匹配重复段落,减少重复劳动。有研究表明,应用计算机辅助翻译系统后,专业翻译人员的生产效率可大大提高。

(二)机器预翻译

机器预翻译是运用机器翻译技术对源语言进行自动翻译,生成初步的翻译结果,供人工翻译进行后编修的一种翻译模式。预翻译可减轻人工翻译的工作量,缩短翻译周期。对于蒙汉翻译来说,可先用统计或神经网络机器翻译技术生成汉语翻译稿,再由人工进行润色。这可大幅提高生产效率。

(三)交互式机器翻译

交互式机器翻译系统能够实现人机交互,翻译人员可对机器翻译结果进行修改和修正,反馈录入系统,提高模型翻译能力。与非交互式机器翻译不同,该系统会记录用户的操作,学习用户习惯,逐渐适应领域术语翻译。这可实现翻译结果的不断优化。针对蒙汉翻译,可开发能够学习用户反馈的交互式翻译系统。

五、结论

通过上述分析可以看出,蒙汉翻译由于两种语言差异巨大,存在许多挑战,严重制约了翻译质量和效率。计算机辅助翻译技术,特别是统计机器翻译和神经网络机器翻译技术,为解决蒙汉翻译难题提供了重要手段。这些技术可以帮助人工翻译生成翻译建议,进行翻译内存匹配,减轻翻译人员工作量;也可以通过机器预翻译生成翻译初稿,供人工后编修,缩短翻译周期。

展望未来,计算机辅助翻译技术与应用将持续发展,性能不断提升。但实现高质量的蒙汉翻译,仍需翻译工作者与计算机紧密配合,发挥各自所长,实现翻译工作的智能化。同时,开发规模更大的汉蒙平行语料库势在必行。总之,计算机辅助翻译技术将推动蒙汉翻译业实现跨越式发展,对深化中蒙交流与合作有重要意义。

参考文献

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