临朐市亦寒科技公司

随着计算机、大数据以及人工智能等技术的飞速发展,语言服务行业也在发生改变。在法律、合同、专利、产品说明、科技文献等特定行业、特定题材的相关翻译实践中,将计算机辅助翻译技术(CAT)、机器翻译(MT)与译后编辑(PE)进行整合的“CAT+MT+PE”模式已然成为市场主流的翻译流程,帮助语言服务商、译员以及译后编辑人员在提高工作效率的同时,提升翻译产品的质量。本报告介绍了一项基于“CAT+MT+PE”模式的翻译实践项目。该项目所选取的原文本摘自摩根士丹利2020年企业年报。在本报告中,笔者基于该项目文本的机器翻译结果和译后编辑过程总结出了机器翻译在处理财务报告类文件时最常出现的几类错误,并通过实例研究给出相对应的译后编辑策略。统计结果表明,机器翻译在处理该项目文本时最常出现的五类错误分别为:术语误译、词序不当、分词误译、被动语态误译以及逻辑不通顺。笔者基于上述统计结果所提出相对应的译后编辑策略为:利用专业背景知识、语料库、术语库以及翻译记忆库来提高术语翻译的质量;将句子信息群打散并重整以更正词序不当;通过语法分析与解释性翻译更正分词误译;通过弱化被动来更正被动语态误译,以及将隐性逻辑信息显化来更正逻辑不通顺。