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我們生活常用的機器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機器翻譯錯譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來諸多不便。近年來，“大數據”的出現為機器翻譯帶來了新希望，其獨特的“4V”特點將對機器翻譯產生革命性的影響。科多大數據帶大家來看看大數據在機器翻譯中的應用是怎么樣的。

大數據，即大量的數據，在一定程度上可以理解為多個大語料庫的結合體。維克托·邁爾提出大數據有容量大、種類多、速度快和價值高四大特征。容量大、種類多保證了它為譯者提供一個包含各種資源的巨型共享資料庫；速度快、價值高可提高翻譯的效率和精確度。譯者要意識到大數據共享資源的重要性，充分利用其來查找翻譯所需的相關資源。

大數據時代，利用信息技術進行輔助翻譯是翻譯工作者一項必備技能。經濟全球化快速發展帶來各國交流頻繁，各種翻譯應接不暇，利用信息技術進行輔助翻譯是大勢所趨。下面主要圍繞兩種輔助翻譯工具展開：塔多思與谷歌。

Trados是一種翻譯記憶軟件。它將譯員做過的工作用Trados提供的工具存儲起來，放到兩個主要的數據庫中：句料庫和術語庫。Trados基于數據庫原理，利用翻譯記憶，將已譯資源以句子為單位存入數據庫，翻譯時系統自動對源語言文本進行分析，與數據庫中的翻譯記憶進行匹配，100％匹配的句子可自動替換；部分匹配的句子根據匹配度提出翻譯建議；全新的句子可通過系統提供的建議進行人工翻譯；而每一次翻譯又作為新翻譯記憶積累入數據庫。這樣將機器與人工相結合就幫助譯者提高了翻譯效率和準確性。Trados能夠自動替換日期、時間和度量單位等，如句料庫中有2008年5月，譯文中出現May，2017時就會自動替換為2017年5月。

谷歌翻譯使用的是基于統計的翻譯方法，所有語言知識都是從語料庫中自動獲取，通過概率模型對語料庫中的句子進行概率計算后生成。來自互聯網的幾乎所有語言文本，構成了谷歌的龐大的語料庫。谷歌翻譯還利用網絡資源不斷補充和更新。所以在谷歌翻譯中輸入源語言文本后，系統會根據概率模型對語料庫中的句子進行概率計算搜索出最優化和使用頻次最高的譯文，如輸入“Nopains，nogains．”，便會生成譯文“不勞則無獲。”

（一）優勢

大數據時代，基于平行語料庫，翻譯多樣性和準確性成為可能。語料庫幫助提供真實語料、提供統計數據、驗證現行的理論、構建新的理論。例如，紅樓夢中前80回出現了1219個“某某笑道”，該如何翻譯呢？全譯為smiledandsaid，不僅重復，而且抹去了經典名作的文學特色。這時譯者可以借助大數據的優勢，查詢smile的平行詞找到chuckle，giggle，grin等或通過網絡向英語母語朋友和高人請教，再根據人物特點和上下文選擇適當譯文。使用翻譯記憶軟件可以讓眾多譯員共享網絡術語庫，避免重復工作，降低翻譯成本，節省時間和精力，保持上下文術語前后一致，從整體上提高了翻譯效率和質量。而且谷歌本身作為搜索引擎，為其語料庫內容的充實和更新提供了便利條件。

（二）局限

大數據時代下的機器翻譯給人們帶來了諸多便利，但也有其局限性。

一，譯文好壞受到平行語料庫數據大小和領域的制約。由于語言規則復雜，樣本信息必須足夠大才能有好的效果。

二，運用Trados進行翻譯時極大地依賴于翻譯記憶，若翻譯記憶資源中有誤，翻譯記憶的質量和數量都會影響譯文準確度。

三，基于大數據的翻譯方法并不涉及規則，尤其是語法規則，機器翻譯不能識別語法信息，降低了譯文的可理解度。如輸入Ahorsestumblesthathasfourlegs時，谷歌翻譯給出的譯文是“馬絆倒有四條腿”。

四，基于大數據的翻譯抑制了譯者的創新思維，譯者只會搜索而不是自己思考，或許會有更好的譯文也說不定。

五，在翻譯帶有情感的源語言時，機器并不能像人那樣發揮譯者的主體性，給出合適的最符合語境的翻譯，體現不出原文人物內心的感情色彩，在描寫人物的心理變化方面明顯不足。

六，機器翻譯無法處理多義詞。輸入的源語言文本內容并不一定能夠百分之百地在語料庫中匹配到對應的內容。

七，機器不能考慮源語言的文化背景上下文等，不能選擇最恰當的譯法。

盡管已取得巨大進步，機器翻譯也有不足之處。總之，在大數據時代下，計算機翻譯工具只是一種輔助工具，最根本的還是要發揮譯員的主體性作用，在不斷改善翻譯記憶庫中所儲譯文質量和數量情況下，機譯結合人譯，才能更好地做好翻譯工作。

相信大家都知道打鐵還需自身硬，我們要鞏固好自身的大數據技術，才能更好的應用在產品中并不斷的優化完善，改善我們的生活。更多大數據與人工智能的相關學習資訊關注公眾號成都科多大數據即可免費獲取。