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  • 发布时间2018年10月24日
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指示牌外文翻译应当标准化

  近日,有北京市民发现石景山区八大处公园内有多处指示牌的英文翻译存在明显错误。石景山区旅游委的工作人员对此解释说,这些指示牌文字在翻译成英文后,可能未经过当地外事办审核,他们将进行相关处理,避免对外国游客造成误导。

  城市、公园、商场及景区外语指示牌闹笑话的现象,不只是北京石景山八大处公园独有,在各地很普遍,因拼凑与中文直译,这些标牌被网友戏称为“中式英文”。据了解,很多“中式英文指标牌”的制作,都由相关部门打包给广告公司制作,广告公司的工作人员为了节约成本和省事,句容英语翻译机构,大多选择翻译软件,因此闹出许多笑话。

  尽管对于外文标牌的翻译,也有一些制度规范,比如,指标牌翻译成外文后应当报请当地外事办审核把关,及时校正错误,确保规范,但在现实中,这一规范缺少可操作性,也不利于提高公共管理与服务的效率。

  存在明显错误的指标牌,最直接的是会让外国游客看不懂,传递错误的信息,同时,也会让外国人看低一座城市的文明水平。笔者认为,避免啼笑皆非的“中式英文”指示牌的出现,最i优的选择还是推动常用指示标牌的通用化和标准化,即在国际通用的基础上,结合我国实际,句容英语翻译机构,按照城市设施、景区、商业服务等类别,归类整理和完善具体的指示标识、警语标识的设计,对应多种规范外文翻译,形成标准化体系,给社会提供统一的遵循。    





术语翻译方法

  (1)基于双语括号句子的术语翻译挖掘方法

  站在改善最终机器翻译译文质量的角度,我们认为术语翻译知识的质量优

  先于规模。因此,我们将目光转向互联网上单语网页上大量存在的双语括号的句子。所谓双语括号句子需要同时满足下列三个条件:包含一个或多个括号;紧临括号的左边是一个术语;该术语的译文在括号内。双语括号句子包含丰富的术语翻译知识,如目标语言术语的上下文信息。相对于平行语料或可比语料而言,双语括号句子的限制更少,更新比较及时且相对更容易抽取术语翻译知识。因此我们认为双语括号句子是挖掘术语翻译知识的理想语料。如以下示例所示,挖掘术语翻译知识的主要任务是确定目标术语的左边界,因为右边界已经由括号给出,且源语言术语的边界是确定的。

  各个进程有自己的内存空间、数据栈等,所以只能使用进程间通讯(interprocess communication,IPC),而不能直接共享信息。

  该方法的输入为种子 URL 和种子术语词典,最终输出为带概率的术语翻译规则表,类似于统计翻译的短语翻译规则表。在工作流中,中间结果包括主题爬虫获取的Web网页和URL,双语括号句子过滤器筛选出的双语括号句子,术语左边界分类器的术语翻译候选列表,以及增量更新后的种子术语词典。

  (2)融合双语术语识别的联合词对齐方法

  词对齐是统计机器翻译的一项核心任务,它从双语平行语料中发掘互为翻译的语言片断,是翻译知识的主要来源。在实践中,一部分词对齐错误就是术语产生的,最终的译文质量也会受到影响。如果能自动识别出平行句对中的术语对应关系,词对齐质量就能得到改善,进而有望改善术语和句子的翻译质量。

  术语识别方面,基于规则的方法已基本退出历史舞台。基于统计方法的方法虽然不受领域限制,但是对于多词术语和低频术语的识别并不理想, 因而抽取的术语也存在较多噪声。所以,如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束,术语识别错误就会传递给后续阶段,最终译文质量反而难以得到提升。因此,研究如何提高术语识别和词对齐性能,并提高最终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。

  为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取,我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先,为了降低对训练数据的依赖,句容英语翻译,该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次,为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响,该方法利用双语术语和词对齐的相互约束,将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行,最后得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。

  (3)融合术语识别边界信息的统计翻译术语解i码方法

  人名、地名、机构名等命名实体有明显的边界特征,相对容易进行识别与对齐。一般而言,句容英语翻译机构,将命名实体直接翻译方法用于统计翻译解i码器就可以取得比较好的翻译效果。但是,用与翻译命名实体的方式“直接翻译” 术语并不能明显改善机器翻译自动译文的质量。最主要的原因就是目前的术语识别模型还不够好,识别准确率大幅弱于命名实体识别。另外,由于术语本身是与领域高度相关的,为目标领域训练高性能的术语识别分类器需要大量高质量且同领域的人工标注训练语料,这进一步加大了术语识别的难度。在这种情况下,如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束,术语识别错误就会传递给后续阶段,最终译文质量反而难以得到提升。因此,研究如何提高术语识别和词对齐性能,并提高最终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。

  为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取,我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先,为了降低对训练数据的依赖,该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次,为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响,该方法利用双语术语和词对齐的相互约束,将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行,最后得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。





新手翻译如何证明自己

英语专业的毕业生,如果有专i八证书,是比较容易接到翻译公司的试译通知的。可以先从小的翻译公司开始,磨练自己的翻译技能,学习各种实用的技术(比如CAT软件),然后再往高处走。

而非英语专业的毕业生,如果想从事翻译(笔译)工作的话,第i一件要做的事就是证明自己的英语水平,尤其是翻译水平。这可以通过两种方式来实现:

1. 考证

我推荐先考CATTI笔译三级,这个认可度高,相当于非英语专业的专业八级,一般的翻译公司比较认可这个,是入门级的要求。

如果你实力强劲,可以再考CATTI笔译二级,考到这个,基本上没有翻译公司会拒绝你的简历了。

2. 创造自己的翻译成果

因为新手没有翻译经验,也没有翻译作品,所以我建议新手在网上参加一些翻译项目,有些翻译项目,难度大,但要是成功了,你的简历会获得很大的加分。




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