袁曉慧
(湖南工業(yè)大學(xué),湖南 株洲 412007)
“機(jī)器翻譯”的概念由Weaver 提出,他將翻譯過程視作“解碼”的過程[17]。 機(jī)器翻譯借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng),自動(dòng)地將一種自然語言轉(zhuǎn)換成另外一種自然語言[6]。 最初提出機(jī)器翻譯的構(gòu)想是為了實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化的高質(zhì)量翻譯,即無需人工參與,據(jù)后來的實(shí)踐發(fā)現(xiàn)機(jī)器翻譯雖提高了效率,但譯文的質(zhì)量卻不盡如人意。 據(jù)此,機(jī)器翻譯無法脫離人工審校。 狹義的“譯后編輯”指直接對(duì)通過機(jī)器翻譯得到的譯文進(jìn)行修改[3];廣義的“譯后編輯”是在集成翻譯環(huán)境中,為了保持譯文質(zhì)量和翻譯效率,資深的編輯人員基于規(guī)定的質(zhì)量目標(biāo),對(duì)輸出的初始譯文進(jìn)行人工評(píng)審或部分自動(dòng)化修訂的過程[2]。 由于狹義的“譯后編輯”的研究成果具有普遍性,且譯后錯(cuò)誤明顯,故文章特以法律文本為例展開研究,探討法律文本的譯后編輯方法。
英國翻譯理論家Peter Newmark 將文本分為表達(dá)型文本、呼喚型文本、信息型文本三種類型[11]。其中,信息型文本旨在以通俗易懂的方式,用便于理解的語言向讀者傳遞文本信息[11]。 信息型文本的核心是內(nèi)容的真實(shí)性,其重點(diǎn)在于真實(shí)且準(zhǔn)確地傳達(dá)文本信息,而說話者的語言形式則是次要的[18]。 信息系統(tǒng)中的信息分為已知信息和新信息[5]。 已知信息是指已經(jīng)出現(xiàn)過或可根據(jù)語境斷定的成分;新信息和已知信息相悖,是指未出現(xiàn)過或無法根據(jù)語境斷定的成分[7]。
法律文本具有嚴(yán)謹(jǐn)、專業(yè)、精確、邏輯性強(qiáng)的特點(diǎn)[1],且中文法律文本風(fēng)格簡明。 因而,編輯人員在處理法律文本的機(jī)翻譯本時(shí),需要斟酌是否有隱藏的已知信息尚未翻譯。 文章研究的法律文本均選自紹興文理學(xué)院的中國法律法規(guī)漢英平行語料庫(大陸),該語料庫內(nèi)容齊全,涵蓋傳染病防治法及殘疾人保障法,對(duì)外貿(mào)易法與商標(biāo)法等。
目前市場上較為認(rèn)可的翻譯管理平臺(tái)有YiCAT、DeepL、Google Translate、有道翻譯、搜狗翻譯等,其中YiCAT 是翻譯項(xiàng)目管理平臺(tái),使用過程中可以選擇有道翻譯、搜狗翻譯等引擎,故在此不做研究考慮。 DeepL 是一款德國研發(fā)的在線翻譯平臺(tái),支持中文、英語、德語等九種語言之間的全文翻譯,其運(yùn)行方式是利用人工智能技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來不斷訓(xùn)練和提升翻譯能力[4]。 2020 年3 月19 日,DeepL 翻譯平臺(tái)將中文納入系統(tǒng),逐漸打敗谷歌,成為后起之秀。 在選取2020 年《政府工作報(bào)告》段落為原文進(jìn)行試譯后,DeepL 的準(zhǔn)確度最高。 鑒于此,文章選擇DeepL 為研究工具。
功能派翻譯理論代表人物主要是德國學(xué)者Katharina Reiss、Hans J. Vermeer、Justa Holz Mantari 和Christiane Nord 等[21]。 該理論的發(fā)展大致可看作四個(gè)重要階段,分別為Reiss 的功能主義翻譯批評(píng)理論、Vermeer 的目的論及其延伸理論、Mantari 的翻譯行為理論和Nord 的功能+忠誠原則[9]。 Nord 對(duì)翻譯學(xué)的貢獻(xiàn)是多方面的[20],文章主要探討功能+忠誠原則,此概念在《翻譯中的語篇分析》中首次提出[12]。 “功能”原則指譯文在目標(biāo)譯文中實(shí)現(xiàn)預(yù)期的功能[9],“忠誠”原則要求譯者協(xié)調(diào)翻譯任務(wù)發(fā)起者、原文作者以及譯文讀者之間的人際關(guān)系,譯者在協(xié)調(diào)好三者人際關(guān)系的情況下運(yùn)用自己的專業(yè)技能去實(shí)現(xiàn)譯文的功能[9]。 諾德的理論雖然不能解決所有的翻譯問題[20],但足以為譯員提供借鑒。
相較翻譯能力,譯后編輯能力是新興概念[10]。現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展日新月異,越來越多的學(xué)者開始把工具或技術(shù)能力視為翻譯能力的有機(jī)組成部分,翻譯學(xué)正在發(fā)生技術(shù)轉(zhuǎn)向[16],而機(jī)器翻譯錯(cuò)誤可以為專門的譯后編輯工具研發(fā)提供依據(jù)[3]。 文章按照李梅、朱錫明[8]的研究框架,最終確定的考查方面有:詞匯術(shù)語(術(shù)語誤譯為一般義)、詞匯連詞(and 和when 等誤譯)、詞匯漏譯(源語言未完全譯為目標(biāo)語言)、句法次序(次序錯(cuò)誤,如定語后置等)、句法被動(dòng)態(tài)(主被動(dòng)語態(tài)轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤)等。
例1 原文:甲類傳染病病原體
DeepL 譯文:Category A infectious disease pathogens
譯后編輯:the pathogen of A Class infectious diseases
錯(cuò)誤類型:詞匯術(shù)語,句法次序。
錯(cuò)誤解析:①詞匯術(shù)語:Category A—A Class。
②句法次序:病原體前置至句首。
例1 說明的是名詞誤譯現(xiàn)象。 短語中的甲類傳染病已有標(biāo)準(zhǔn)譯法,系法律規(guī)定的專業(yè)術(shù)語,指鼠疫與霍亂。 而機(jī)器翻譯對(duì)已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的術(shù)語,依然無法準(zhǔn)確翻譯。 因此,在處理術(shù)語時(shí),譯者必定要查看語料庫以求證準(zhǔn)確性,做到“忠誠”于翻譯任務(wù)發(fā)起者、原作者。 DeepL 譯文采取了直譯的翻譯策略,但將“病原體”放在末尾,模糊了短語的核心詞匯,故在譯后編輯的過程中對(duì)其位置進(jìn)行修改。
例2 原文:情節(jié)嚴(yán)重的,吊銷營業(yè)執(zhí)照。
DeepL 譯文:Serious cases, revoke the business license.
譯后編輯:If the case is serious, the company's business license shall be revoked.
錯(cuò)誤類型:詞匯漏譯,句法被動(dòng)態(tài),句法次序。
錯(cuò)誤解析:①詞匯漏譯:原文隱含假設(shè)的邏輯關(guān)系,在譯文中應(yīng)體現(xiàn)出來,且DeepL 譯文中缺少連詞,“serious cases”沒有謂語,與后面的分句并不能并列。
②句法被動(dòng)態(tài):revoke—shall be revoked。
③句法次序:情節(jié)前置至句首。
例2 為陳述句,DeepL 顯然繼續(xù)運(yùn)用直譯,導(dǎo)致語句缺少銜接。 原文暗含的主語是“營業(yè)執(zhí)照”的持有者,即“the company”,此處可根據(jù)語境判斷為已知信息。 但DeepL 顯然不能發(fā)現(xiàn)原文中隱藏的邏輯關(guān)系,導(dǎo)致已知信息出現(xiàn)漏譯。 詳盡分析這些錯(cuò)誤后,按照功能+忠誠原則對(duì)DeepL 譯文進(jìn)行一一修改。 在DeepL 譯文的基礎(chǔ)上,添加主語,補(bǔ)假設(shè)充邏輯關(guān)系,做到忠誠于原文,避免誤譯,正確傳達(dá)信息型文本想要傳遞的信息,充分發(fā)揮信息型文本的功能,從而忠誠于原作者意圖。
例3 原文:注冊(cè)商標(biāo)需要改變文字、圖形的,應(yīng)當(dāng)重新提出注冊(cè)申請(qǐng)。
DeepL 譯文:If the registered trademark needs to change the text or graphics, it should reapply for registration.
譯后編輯:Where any word or device of a registered trademark is to be altered, a new registration shall be applied for.
錯(cuò)誤類型:詞匯連詞,詞匯術(shù)語,句法次序。錯(cuò)誤解析:①詞匯連詞:If—Where。
②詞匯術(shù)語:text—word, graphics—device。③句法次序:“重新申請(qǐng)”前置作主語。
例3 為祈使句,句中的“If”表示假設(shè),為了忠實(shí)于任務(wù)發(fā)起者,嚴(yán)謹(jǐn)準(zhǔn)確地傳達(dá)原文內(nèi)容,特在譯后編輯中將其改為“Where”,即“在……情況下”。原文結(jié)構(gòu)簡單,無特殊句型。 但英文常把重點(diǎn)放在句首,鑒于此,對(duì)DeepL 譯文的次序調(diào)整,使其符合英文的行文結(jié)構(gòu),更加忠誠于譯文讀者。 DeepL 的術(shù)語翻譯和例1 類似,無法處理專業(yè)性強(qiáng)的術(shù)語,為譯文帶來了風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。
以上選取了含有名詞短語、陳述句、祈使句等不同類型語料,借助DeepL 翻譯根據(jù)功能+忠誠原則對(duì)其譯后編輯。 通過以上示例,可以發(fā)現(xiàn)相同或類似的錯(cuò)誤重復(fù)率高,尤其是詞匯術(shù)語和詞匯漏譯,這種漏譯基本都因DeepL 無法處理原文的邏輯關(guān)系導(dǎo)致。 翻譯記憶庫(translation memory)在術(shù)語運(yùn)用及術(shù)語一致方面能夠發(fā)揮很好的作用,是非常必要的,然而這僅限于解決詞匯、詞組等層面的問題,卻無法從語篇角度解決問題。 從語塊到語篇,還需注意銜接與連貫[15],而這一過程依賴人工譯后編輯。
譯后編輯是機(jī)器與人工共同合作的結(jié)果,但譯后編輯也需要由具體的翻譯原則指導(dǎo)。 文章探究了功能+忠誠原則對(duì)信息型文本的指導(dǎo)作用。 借助中國法律法規(guī)漢英平行語料庫(大陸),文章對(duì)法律文本進(jìn)行了分析。 盡管示例僅是語料分析中的極小部分,但機(jī)器翻譯的常見錯(cuò)誤可見一斑。 機(jī)器翻譯在詞匯層面,術(shù)語誤譯最多;在句法層面,次序紊亂和主被動(dòng)語態(tài)轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤頻繁出現(xiàn)。 語料庫詞匯術(shù)語錯(cuò)誤可以通過收集語料,建立語料庫解決,而由于無法理解邏輯關(guān)系造成的句法次序紊亂才是攻克的難關(guān)。 通過將機(jī)器翻譯產(chǎn)出的譯文與標(biāo)準(zhǔn)譯文對(duì)比,歸納機(jī)器翻譯錯(cuò)誤的主要類別語言規(guī)律,使得機(jī)器妥善處理邏輯關(guān)系,為譯后編輯軟件的研發(fā)提供基礎(chǔ),并將逐漸引起關(guān)注。