PAGEPAGE1言外語境在中德機械翻譯中的應用內容摘要：翻譯是一個極其復雜的經過，從源語言的輸入到目的語的輸出是各種主客體因素綜合作用下的結果。現(xiàn)有的機器翻譯系統(tǒng)進行翻譯的根據(jù)基本都是我們所輸入的源語言的句子，這也是現(xiàn)有機械翻譯不夠“智能〞、太過死板的根本原因。本文從語言外語境的角度下手，研究怎樣在現(xiàn)有機械翻譯的基礎上加上語言外語境的約束，使機械翻譯輸出的目的語更精確、更切合目的語的文化背景和社會背景。本文關鍵詞語：機械翻譯語用學言外語境自從人工智能翻譯飛速發(fā)展并在翻譯界占領半壁江山之后，其與人工翻譯之間的矛盾便一直存在。那么機械翻譯能否取代人工翻譯呢，在第十七屆全國翻譯研討會上訊飛北京研究院院長、訊飛AI研究院副院長王士進在說，人工智能在全球范圍內掀起發(fā)展高潮，不僅僅是作為各個國家和地區(qū)的戰(zhàn)略發(fā)展重點，更具體表現(xiàn)出在傳統(tǒng)工業(yè)上改變了人們的生產和生活形式。但王士進院長強調我們應該理性地看待機器翻譯，機器翻譯固然在不斷地進步，但就當前來看并不能完全知足翻譯的需求。普通機器翻譯的優(yōu)勢是高速低成本，但是在牽涉多重語境或者復雜的背景知識下的翻譯時，機器的弊病也顯露無遺。一、機械翻譯現(xiàn)在狀況2018年3月15日，微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院的研究人員構成的團隊所研發(fā)出的機械翻譯系統(tǒng)在通用新聞報道領域的中譯英測試方面到達了人類專業(yè)譯者的水平，這是在機械翻譯發(fā)展史上具有里程碑意義的重大事件，也是第一個在新聞報道的翻譯質量和精確率等方面媲美人類專業(yè)譯者的翻譯系統(tǒng)。雖然如此，機械翻譯的弊端并沒有從根本上被解決。一方面，到達人類專業(yè)譯者水準的翻譯系統(tǒng)只局限在新聞報道的翻譯這一個情景中，并不適用與其他情景；另一方面，開發(fā)此系統(tǒng)所消耗的大量人力物力也決定了這種系統(tǒng)不可能短時間內進行大范圍普及。當下市面上流行的翻譯軟件重要能夠劃分為基于規(guī)則〔Rule-Based〕和基于語料庫〔Corpus-Based〕兩大類。基于規(guī)則的翻譯軟件是比較傳統(tǒng)的機械翻譯，它由詞典和規(guī)則庫構成知識源，運用語法和語義理論生成目的語。基于語料庫的翻譯軟件是比較現(xiàn)代的機械翻譯，它的知識源是語料庫，經過語料庫的挑選和模擬實現(xiàn)目的語的輸出。然而兩者都存在明顯的缺陷，基于規(guī)則依靠詞典和規(guī)則庫構成知識源過于死板，輸出目的語的效率和質量都不高，實用性低；基于語料庫固然解脫了復雜的詞典和死板的語法規(guī)則，但是其統(tǒng)計規(guī)律并不穩(wěn)定，其原因在于：基于統(tǒng)計的方法需要大規(guī)模雙語語料，翻譯模型、語言模型參數(shù)的精確性直接依靠于語料的多少，而翻譯質量的高低重要取決于概率模型的好壞和語料庫的覆蓋能力。二、語用學及語境語用學是在相應的情境下對話語進行研究，目的是讓人們能夠懂得在各種交際環(huán)境當中正確地理解語言和精確地應用語言。語言學中的語用學指出詞的詞義都是潛在的、游離不定的，它會隨著語用環(huán)境而發(fā)生變化，因而是不可靠的。只要在實際的語言環(huán)境中能力確定某個詞或某句話，乃至某篇文章的真正語義。假如我們要精確地完成從源語言到目的語的翻譯，就必需考慮語境這種語言外因素。語言溝通并不是語言內部的事，他還與時間、地點、場所、語言使用者、交際目的等眾多語言外的因素有親密的關系。這些就是我們進行言語交際時所依靠的語境。語境能夠從廣義上分為語言內語境及語言外語境，語言內語境指的就是詞、短語、句子及語言的上下文；語言外語境指的是語言產生的環(huán)境，它包含個人的認知、社會文化背景、語言產生的時間地點等因素。當下主流翻譯軟件進行翻譯的根據(jù)重要是語言中的詞、短語、句子；劉海軍提出的機械翻譯系統(tǒng)能夠以人工智能機械翻譯系統(tǒng)為基礎，分析出句子的主謂賓等成分，構成篇章環(huán)境的部分信息，從部分信息中精煉出篇章的全局信息，進而構造了一個句子翻譯時的環(huán)境。把語言的上下文環(huán)境納入機械翻譯的范圍，但是關于語言外因素在機械翻譯中的應用的研究并不多，由于個人認知等主觀因素無法把握，本文研究的語言外因素重要是社會文化背景及言語交際發(fā)生的時間、地點、場所等客觀因素。三、語境在機械翻譯上的應用作為外語專業(yè)的學生基本都經歷過情景模仿的學習方法，即假設一個情景并以該情景為背景進行對話的練習和學習以提升語言的學習效率。有過翻譯經歷體驗的人也都知道，情景和相對應的背景知識在翻譯理論中是至關主要的，有經歷體驗的口譯員為了特定的目的翻譯任務需要數(shù)周乃至一個月的時間進行預備。假如能夠在計算機翻譯程序中參加與外語學習時相類似的情景模仿程序再加上相對應的挑選系統(tǒng)，一定能夠大大提升機器翻譯的精確度，使之在高速低成本的基礎上再增長相對高效的優(yōu)勢。而機器沒有人的思維，怎樣在進行機械翻譯的同時考慮到言外語境的因素呢，我們能夠在輸入源語言的同時運用語用學理論進行模仿情境的生成，進而在計算機進行人工智能翻譯的經過中進行關聯(lián)檢索，使之輸出的目的語由于語言外語境因素中的部分因素被確定而愈加精確。模仿情景構建的經過發(fā)生在機器翻譯軟件進行人工智能翻譯之前，模仿情景的方法既能夠是限定本文關鍵詞語，可以以是指定特定的場景。〔一〕時間地點形式限定限定本文關鍵詞語重要是對源語言的時間地點等因素進行限定，以德語為例，言語交際發(fā)生的時間、地點不同，其中所蘊含的社會文化背景就有差別，言語所表達的意思也就會不同。德國是世界上最大的德語國家，但同時德語也有許多變體和方言，大約有800萬的德語母語者寓居在奧地利，在瑞士也有許多人講德語，這也是瑞士的官方語言之一。雖然德語使用者在奧地利和瑞士這兩個國家都不會有理解上的問題，由于他們都會適度使用一些標準德語，但還是要考慮到奧地利和瑞士的德語在許多方面都有所區(qū)分。例如，土豆在德國德語中的表達是Kartoffel，而在奧地利德語中的表達是Erdapfel。除此之外，德國的州與州之間，南北部之間德語的用法也存在差別。我們假如能夠在輸入源語言的同時進行本文關鍵詞語的限制，計算機就能夠在檢索語料庫的同時根據(jù)本文關鍵詞語的限定匹配到更適宜的目的語。例如，在中德翻譯中的稱謂問題上，中國的貶自尊人的傳統(tǒng)理念構成了以職業(yè)、職務、職稱、學位、取代名字和就高不就低的稱謂原則，但是這些在中國社會必需遵照的交際原則在德國卻不適用，在那里職業(yè)通常不與稱謂掛鉤，沒有人稱謂LehrerMeier，DirektorMeier的，而是一律用Herr/Frau+Name來稱謂對方，這些文化差別給德譯中時的機器翻譯造成了很大的障礙。假如在輸入源語言的同時進行情景模仿構建的話就能夠解決這種問題，人工智能翻譯系統(tǒng)會在進行機器翻譯的同時根據(jù)設定好的情景或者本文關鍵詞語把HerrLi翻譯為李教師、李醫(yī)生或者李經理。假如根據(jù)指導牌上的德語：IHK-Stock6，Zimmer608.來進行翻譯：德國工商會辦公室位于6層608房間，剛到德國的中國客人肯定找不到他們要去的地方，由于德國的層數(shù)不算底層，而是從二層算起。假如事先把語境的地點設定為德國在進行翻譯，就會得到精確的答案:：德國工商會辦公室在7層608房間。除了時間、地點因素外，具有濃烈厚重社會文化背景的俗語、成語包含中文的古文都是翻譯中的重點和難點，也是口譯和筆譯工作者需要格外看重的地方。在3月12日舉行的外交部例行記者會上，外交部發(fā)言人耿爽在回答路透社記者發(fā)問的問題時，引用了一句中國的古語“行有不得，反求諸己〞并向發(fā)問的路透社記者問道：“知道什么意思嗎〞。顯然這句古語讓外國的翻譯工作者們束手無策，對于我們國內的翻譯工作者們來說也是一個不小的挑戰(zhàn)。從機械翻譯的角度來說，我們把這句古語用谷歌翻譯的中翻德形式翻譯成德語輸出的目的語是“Tuwasdukannst〞，這顯然是不對的。那么運用情景模仿的方法，在輸入這句古語的同時選擇一個中文古語翻譯的本文關鍵詞語，使計算機在一個中間平臺先把中文的古語轉化為白話文：“碰到什么困難挫折，不要去責備埋怨別人，一定要多從自己身上找問題。〞再把它翻譯成德語：“WennSieaufSchwierigkeitenoderFrustrationenstoen，beschuldigenSiesichnichtundbeschwerenSiesichüberandere.StellenSiesicher，dassSiemehrProblemevonsichselbstfinden.〞就能夠知道大略的意思了。〔二〕場合限定指定特定的場景即在輸入源語言的同時為使用者提供幾種情景的選擇，比方嚴肅的商務會談會用到更多的和貿易、金融有關的單詞和句子，輕松的八卦閑聊會牽涉更多跟新聞、年輕人使用的網絡用語等，專業(yè)的不同領域學術討論會出現(xiàn)許多專業(yè)領域的專有名詞。這些特定的情景中會包括與之相關的語義場，這樣在計算機進行人工智能翻譯的經過中就能夠通過語義場來進行快速精確地檢索，進而提升生成目的語的精確度，這種通過語義場檢索的方式和普通的人工智能翻譯軟件不同，除了要進行翻譯的目的語的語義場還有場景本文關鍵詞語的語義場。例如，我們把德語例句“BittebesttigenSiediesenZuschlag〞輸入到谷歌翻譯的中翻德形式中，得到的目的語就是“請確認此附加費〞。“Zuschlag〞在德語中的意思一般指附加費、追加費和拍賣成交時的點頭等，但是它還有其他幾個不同的意思，如在經濟領域“Zuschlag〞指的是訂貨的意思，在工業(yè)領域還有助溶劑、添加劑的意思，那么我們就不能確定源語言的譯文是“請確認此附加費〞、“請確認訂貨〞還是“請確認添加劑〞。假如進行翻譯的是人工翻譯，那么譯者能夠根據(jù)不同的情景來確定單詞的詳細含義，但是當下市面上流行的機器翻譯并不具備這種功能。根據(jù)本研究的理論在輸入源語言的同時確定源語言產生的情景——選擇經濟領域或者工業(yè)領域，就能使計算機在進行翻譯的同時利用情景的語義場進行側重性的檢索匹配，進而精確地輸出目的語。在實際的翻譯理論中，語義的決定因素遠遠不限于兩種語言的文化背景，從翻譯學的角度來講，我們要確定語義的內容，在一定水平上必需借語境這一主要手段，由于在語言使用中，詞、詞義和語境處于互相聯(lián)絡、互相制約之中。而模仿情景構建簡單地講就是在計算機進行人工智能翻譯之前，就“告訴〞計算機要翻譯的源語言發(fā)生的語境，使機器翻譯也能做到類似人工翻譯的情景辨別的經過，這樣翻譯的效率天然會提升。四、結束語近年來，神經網絡機械翻譯的研究成為熱門的前沿發(fā)展方向，然而機械翻譯的發(fā)展間隔完全取代人工翻譯仍有一定間隔。本研究并不打算與機器翻譯向神經翻譯過度的主流趨勢對抗，而是計劃在這個過渡的經過中開拓出一條支路，通過在中德機械翻譯中添加本文