人工智能应用在翻译上,准确率还有待进一步提升,难在哪些方面?

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前面有回答提到语气、情感、情绪方面的问题,且不说这些语义因素。就说普通的准确率问题,人工智能在翻译上还和专业的人脑译者有很大的差距,这个差距在商务、商业、学科专业方面的翻译上可能相对小一些,但是在人文社科类例如文学著作的翻译方面差距就非常之大了。


但是翻译真正难的地方,不就在于译者的审美、品位和认知不同所带来的差异吗?


很多词语在语境中所构成的复杂的意义的解读是考察译者功力的难点。举一个例子(这个例子是专门和从事翻译研究的同事要来的):

这是她在翻译课上给学生留的作业中的一段,里面的这个ironies和cynicism大部分学生都翻成了“讽刺”和“愤世嫉俗”,而好的翻译应该是“反差”和“趣味”,从讽刺和愤世嫉俗到反差和趣味,需要译者的对整段文字的把握,并能给一个非常恰当贴切的中文对应。大部分学生做不到,而机器更做不到。


这一段英文中还有一个the trained eye of a resident,我当时也问了同事,这个怎么翻呢?“经受了熏陶的居民眼光吗?”,她告诉我,正式出版时,这里翻译成了“老上海人”。多么简洁而精妙!


所以,每当问起她担不担心自己的饭碗被抢走,她都满不在乎,她说: