原标题:省时省力的「机翻」哪家更靠谱?6 大主流翻译工具横测
作为一名翻译工作从业者,在学校时我也没少跟机器翻译打交道,当时得出的结论总是「机器翻译就是逊啦」。而前阵子,某个行业群里提到翻译工作要加快速度的问题,有人提到说 DeepL 的效果不错,我随手找了段中文试了一下,发现效果确实出乎意料——「机器翻译已经到这个程度了?」
于是乎,我想遍历一下市面上几个常见机器翻译工具,看看各家成色到底如何,可用性究竟有多少——于是也便有了这篇文章。
文本类型理论、素材选择和选手介绍
为了全面反映目前机器翻译工具的能耐,肯定需要尽可能全面地选择测试用的语料,也即要覆盖尽可能全面的文本类型。了解翻译理论的读者应该对 Reiß (1977/1989, in Munday (2016)) 提出的文本类型(text types)理论比较熟悉。要之,Reiß 将文本按功能分为表达型(expressive)、信息型(informative)、感召型(operative)三大类,不同的文本表现不同的功能或功能组合。
Munday (2016)
按照这个三角形的简化模型,不同种类的文本都能对应三角形中的一个位置,离哪个角越近,对应功能的表现就越明显。为了反映出机器翻译工具处理不同类型文本时的差异,选择的文本类型自然是越极端越好。因此,本文选择了这样三篇文本:
每篇的字数都在 1000 字上下。当然,只比较汉译英一个方向并不足够,所以英译汉方向也选择了三篇文本:
每篇字数均在 600 词上下。
此次勾起我兴趣的是 DeepL(少数派此前也有 介绍),但我也很好奇,其他几家提供免费翻译服务的公司,目前的机器翻译到了什么水平。于是,一同参加比赛的,还有 、、、、 五名选手。不知道喂进相同的语料,到底能拉开多少差距……
数据分析
……是我分析翻译结果之前的想法。事实证明,喂进此次测试的语料后,这六家的译文质量可以说「很平均」(除了微软),虽然各有差异,但总归是共性大于个性,该踩的坑基本上都不会错过,间或有各自的亮点。
需要说明的是,以下的截图仅指出原文加粗部分的翻译问题,不代表译文的其他部分完美无缺。
汉译英
先说表达型文本。把文学作品交给机器来翻译,向来都是老大难。中文本身灵活(这一点会经常被拿出来说事),一词多义就会是个很大的麻烦:比如:
「菜」就一定是蔬菜?「饭」(文中指黑面馍就菜汤)就一定是米饭?
一些方言土语也会造成麻烦:
「院坝」指屋前屋后的平地,而非「院子的水坝」;只有有道破题成功。
更严重的应该是时态问题。中文不是屈折语,没有显著的时态标记,但一般文学作品中,默认会推定为过去时;不幸的是,机器还没这个「推定」的能力:
其他语法错误不一而足。其实可以看出,机器基本能够保证「成句」,而不只是生成支离破碎的短语,这已经算是不小的进步了;但中文本身的灵活性就导致一些句子,人读起来能理解,机器就非常勉强:
应读作「人长(zhǎng)布缩」,可惜机器没法根据上下文辨别多音字。至于「半腿把」这个方言,更是全军覆没。
如果说表达型文本对机器来说是个老大难,感召型恐怕就是老大难中的老大难:
宣传语中会像上图这样,大量使用无主句(结构上没有明确主语的句子),机器也不会擅自添加一个主语。
不知道大家有没有发现,国产手机厂商的宣传语,总会有这样「矫揉造作」的文段,说了很多,但似乎什么也没说,翻成英文之后,缺点便会百倍放大——当然,这说的是机器翻译。毕竟这些厂商自己的英文宣传语肯定都是人工本地化,自然能基本排除这类问题。不过这也从另一方面折射出机器翻译在创意方面的捉襟见肘。所以,如果你需要翻译公司简介、公司名称、公司标语这类可能掺杂创意元素的文本,最好离机器翻译越远越好。
历经了前面两种文本的惨状,信息型文本总算能让这几个平台扳回一城。 这段材料本身选得就比较取巧,结构相对简单,基本都是「某某的数字达到了某某,上升了某某」。像这种结构单一,找坑往里填东西的句式,机器处理得还不错:
当然,「还不错」的意思是指,这些译文基本能做到「对」,但离「好」还有些距离,有些元素其实可以抽出合并,让句式不那么死板——当然,现阶段这也还是仅限人工,机器暂时无福享受。
测试的这些翻译工具基本都是通用平台,这既意味着它们能处理绝大多数类型的文本,也意味着涉及专业的地方肯定会拉胯:
例如,此处的「马德里商标国际注册」指的是 马德里体系 下的国际商标注册,而非字面意思上的「在马德里注册」,可惜翻译工具在这里全军覆没。当然,别说机器做不到,对此领域不熟悉的普通译者也做不到,但这正是人工辨别未知、了解未知的能力所能干预,而机器暂时所不能的领域。
英译汉
相比汉译英,英译汉应该是大家更常用机器翻译的翻译方向,作为汉语母语者2 ,其中的错误自然也是一目了然。还是先从表达型文本开刀:
作者在这里营造的是一个近似原始人的形象(可以自行搜索相关图片,帮助理解),头部特征与现在所说的一般人有差别,但可以想像,「from」指的也应当是头自眼睛「上面」开始向后倾斜;而机器翻译的结果就让人基本摸不着头脑,因为「头」在什么位置的都有。
一些小词也会造成啼笑皆非的错误;无他,机器想像不到这是什么样的姿势,自然也没法对应描述。值得庆幸的是,有道居然做到了。
英语灵活的语序和插入成分也能造成麻烦;幸而大多数翻译工具都能通过添词,保证语篇和意思连贯,Google 和微软会在这里翻车,实在是出人意料。
如果说中文的手机宣传语是「矫揉造作」,外国手机的宣传语就算得上是「单刀直入」,没有太多的修饰语,基本都是「某某能做某某事」这样的结构。但机器翻译犯难的地方,就在于没法通过本地化,模拟国产手机宣传词的「神」,从而符合中文语境下这类文字的写法:
还有像 Google 这样,不知道什么该翻什么不该翻的。
但大体上,这类文本长难句不多,机器还算是能应付。理论上机器更好应付的是技术性更强、艺术性更弱、术语满天飞的信息类文本——正如英译汉的这篇信息类文本。
百度翻译可以选择文本领域,其中包含「生物医药」,其译文与选择「通用领域」的译文有较大出入,故同样包括在这一部分的结果中。
可以看到,翻译平台的术语处理大致正确,但还是有些出入,甚至有些放弃努力的,原因也很难考证。
而这一句则暴露出了目前机器翻译一大严重问题:(几乎)读不懂原文,导致无法辨别修饰关系。有些地方的修饰关系就近、就远皆可,但这句话中,几乎所有翻译平台都将「drug resistance」合并处理,放弃了前面的「artemisinin」,导致译文逻辑完全错误。百度的生物医药、Google 和腾讯都捋顺了,值得表扬。
结论:现在的文档翻译工具效果到底怎么样?
记得老罗在发布会上推介语音输入,说到成功率有 97%。有人认为,只要没有到 100%,再高的成功率都意味着需要返工修正,因此,断言语音输入是一大革命为时尚早。这观点没错,甚至可以说与机器翻译目前的局面不无相似之处:如大家所见,比起语音输入,机器翻译的成功率只低不高,返工的代价之高,有时不如用人工推倒重来。
但因此一棒子将语音输入或机器翻译打死,都不应该。虽然上面这一千来字几乎全是对机器翻译的批判,但不可否认的是,1000 字扔进去,三秒不到就可以给结果3 ,速度上的优势以及基本合格的准确率,是人工无论如何也抹不平的,也正因此,译后编辑(machine translation post-editing, MTPE)才得以存在,并几乎成为大批量文本翻译的唯一解决之道。
回到纯粹的机器翻译工具。到底能不能用?怎么用?用了之后能不能直接拿译文去用?——这一切问题的答案都取决于你的需求。现在的机器翻译已经进入了神经网络赋能的时代4 ,各家所用的训练集都不一样,得到的结果也如文章中展示的那样千差万别。回到段首提的问题,最好的答案总结下来,大概有这几条:
本文介绍的翻译工具均可在 web 端直接使用。除微软、Google、DeepL 有明确的字数限制(单次 5000 字/词)外,其他三家均无限制。腾讯的译文粘贴下来会按句断行,需要注意。
如果觉得本文的评估看下来意犹未尽,你可以在 这里(7thc)下载测试用文本和翻译工具的翻译结果,自己评估。
参考文献
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