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多维度质量指标框架下神经网络翻译质量评估

多维度质量指标框架下神经网络翻译质量评估

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作者：曹欣悦北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着机器学习、深度学习等人工智能技术的飞速发展与不断更新迭代,各类机器翻译工具也不断升级与完善。但机器翻译在流畅性和忠实度等方面也存在各类问题,对其文本的翻译质量评估同样缺乏完整、可行的评估体系。本文借鉴多维度... 详细信息

近年来,随着机器学习、深度学习等人工智能技术的飞速发展与不断更新迭代,各类机器翻译工具也不断升级与完善。但机器翻译在流畅性和忠实度等方面也存在各类问题,对其文本的翻译质量评估同样缺乏完整、可行的评估体系。本文借鉴多维度质量指标体系(MQM),以中国信息通信研究院出版的《6G总体愿景与潜在关键技术白皮书》的部分章节作为研究文本,将谷歌翻译的结果与官方英文版本逐字进行对比分析,利用定量分析与定性分析相结合的方式,对谷歌翻译的翻译质量在准确度、流畅度、术语的准确性、真实性等四个维度做出较为全面的质量评估。研究结果显示,谷歌翻译结果的错误主要集中在术语准确度、错译、增译等类型上,在分词、断句、文章的连贯性与逻辑等方面表现不佳。机器翻译在6G通信等领域的中译英语料库需要进一步补充完善;同时应继续提高神经网络翻译系统的学习模型;改善出现的上述问题,翻译人员在应用谷歌翻译时需考虑谷歌翻译经常出现的错误类型,对其翻译结果进行针对性修正。

关键词：翻译质量评估多维度质量指标谷歌翻译机器翻译

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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

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...

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作者：贺文惠北京交通大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

关键词：机器翻译翻译质量评估多维度质量指标网文翻译

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基于多维度质量指标框架的DeepL翻译器政治文本翻译质量评估

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作者：王晚秋北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能和神经网络技术的快速发展,多样化的翻译工具不断在市场推出。因此,如何进一步评估翻译活动的质量也一并成为新的关注问题。长期以来,翻译质量评估模型的可操作性始终是翻译质量评估研究的重点和难点。因此,为了改... 详细信息

近年来,随着人工智能和神经网络技术的快速发展,多样化的翻译工具不断在市场推出。因此,如何进一步评估翻译活动的质量也一并成为新的关注问题。长期以来,翻译质量评估模型的可操作性始终是翻译质量评估研究的重点和难点。因此,为了改善以往传统的偏理论化的质量评估模型,国内外学者们不断提出新的标准错误类型或整合现有的具有效用的错误分类来优化翻译质量评估的可操作性。有鉴于此,以错误分析理论为基础的多维度质量指标评估方法,通过整合LISAQA模型、SAEJ2450等提出的错误类型,总结出共计145种错误类型和19种核心错误类型。多维度质量指标评估方法综合整体性和分析性方法,已在长期实践中被证明为是研究人员所青睐的评估模型。该模型可以用来评估文本的整体表现,也可以像本研究一样进行逐句评估。此外,该框架允许终端用户根据其特殊需求,通过既定的错误类别来创建定制化的指标。基于以上背景,本研究尝试采用多维度质量指标作为翻译质量评估模型,对刚迈入中国市场的DeepL翻译器的翻译质量进行评估。鉴于《政府工作报告》(2020年)的权威性和可靠性,本研究选取其官网中文版作为源文本,并将其官方英文版本和DeepL翻译器的输出结果进行对比分析。统计结果显示,DeepL翻译器与人工翻译相比,在准确性和流畅性两个维度上,尤其是在语法和术语方面,表现并不尽如人意。

关键词：翻译质量评估多维度质量指标错误分析 DeepL翻译器机器翻译

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