基于多维度质量指标的网络文学垂直领域机器翻译质量评估——以奇幻网络小说英译为例

作     者：贺文惠 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：姚亚芝

授予年度：2023年

学科分类：0501[文学-中国语言文学] 0502[文学-外国语言文学] 050201[文学-英语语言文学] 05[文学] 050211[文学-外国语言学及应用语言学] 

主      题：机器翻译 翻译质量评估 多维度质量指标 网文翻译 

摘      要：近年来,国家大力“推动中华文化走出去,为网络文学发力全球市场注入了一针强心剂。其中,奇幻类网文作品在海外尤其受欢迎。然而,网文的体量动辄长达几百万字,且读者对更新速度要求高,译者很难在保证数量的同时又保证质量。面对这一关键痛点,越来越多的出海服务商采用机器翻译作为解决方案,百度也推出了针对该垂直领域的翻译引擎,帮助网络文学快速规模化出海。在此背景下,本文试图探究:垂直领域引擎在翻译奇幻类网文时表现如何?常见的错误类型有哪些?产生这些错误的原因是什么?如何提高机翻译文的质量?本文以多维度质量指标(MQM)为指导,采用定量与定性相结合的研究方法,选取作者在某公司参与网文出海项目时翻译的奇幻类网文为源文本,以经专业译员审校过的译文为参考,对百度翻译网络文学垂直领域引擎的输出结果进行评估,用总罚分除以评估的总字数,计算出字错率,在满分为1的基础上,减去字错率,最终得分为0.68分。研究结果表明,机翻译文中在准确性和术语翻译上仍存在不足,其中最为显著的是未译、误译和术语错误。造成这些错误的原因包括机器翻译引擎本身的瓶颈(比如高度依赖语言资源、无法理解语境)和源文本的语言特征。鉴于此,机器翻译引擎开发者应保证训练语料的质量和数量,译者可以通过译前编辑、导入术语库和记忆库等方法来提升机翻译文的质量。总之,虽然垂直翻译引擎可以极大提升网络文学的翻译速度和效率,但依然存在严重的缺陷和巨大的改进潜力,人工的介入必不可少,人机共存、人机互补才是大势所趋。