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2018/4/21 10:31:00

翻譯自動(dòng)化行業(yè)的現(xiàn)狀及以后發(fā)展趨勢(shì)

 2017年12月13日,翻譯自動(dòng)化用戶協(xié)會(huì)(Translation Automation User Society,簡(jiǎn)稱TAUS)發(fā)布了一份題為《Nuncest Tempus:Redesign Your Translation Business,Now!》的最新翻譯行業(yè)報(bào)告,分析了大數(shù)據(jù)和全球化背景下,翻譯行業(yè)今后的發(fā)展趨勢(shì)和前景。該報(bào)告分為“找準(zhǔn)時(shí)機(jī)”、“翻譯行業(yè)六大驅(qū)動(dòng)力”、“現(xiàn)代翻譯管道”和“翻譯行業(yè)掌門(mén)人經(jīng)驗(yàn)”四個(gè)章節(jié)。樂(lè)文翻譯通讀報(bào)告后,為大家提煉出值得關(guān)注的翻譯行業(yè)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)供大家參閱:

  S-曲線

  第一章中,報(bào)告提出了一個(gè)叫做S曲線的概念,指出一種科技的發(fā)展,都會(huì)經(jīng)歷公司內(nèi)部研發(fā),該公司內(nèi)部所有,再演變成一種服務(wù)和工具,最終集成到更新的技術(shù)平臺(tái)中的小功能的過(guò)程。

  那么應(yīng)用到翻譯領(lǐng)域呢?

  80年代,一些公司隨著自身的向外拓張,出現(xiàn)翻譯需求,在公司內(nèi)部成立翻譯部門(mén);90年代翻譯行業(yè)出現(xiàn)外包服務(wù)商,承接翻譯服務(wù);2000年早期Trados,memoQ等的翻譯記憶庫(kù)工具誕生,幫助譯者提高翻譯質(zhì)量和效率;2000年后期垂直領(lǐng)域工具和統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯(SMT)逐漸興起;現(xiàn)如今,神經(jīng)機(jī)器翻譯(NMT)的大火。很顯然,就我們經(jīng)常使用的谷歌、百度和有道翻譯等機(jī)器翻譯軟件來(lái)看,翻譯產(chǎn)業(yè)已經(jīng)到達(dá)了S曲線的頂峰。

  

 

  翻譯行業(yè)已從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型

  以往的翻譯行業(yè)是勞動(dòng)力驅(qū)動(dòng)的行業(yè),以低報(bào)價(jià)獲得客戶訂單,翻譯質(zhì)量偏低。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,一些高質(zhì)量的語(yǔ)言資產(chǎn)得以保留下來(lái)復(fù)用,并導(dǎo)入翻譯機(jī)器中進(jìn)行訓(xùn)練,出現(xiàn)了機(jī)器翻譯比人工翻譯質(zhì)量更好的例子。漸漸地,人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的重要性,在某些通用場(chǎng)景下,機(jī)器翻譯做的反而比人工翻譯好,并且成本更低,于是業(yè)內(nèi)開(kāi)啟了一場(chǎng)爭(zhēng)奪數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭(zhēng)。誰(shuí)能獲取優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源,就能提供更好的翻譯服務(wù)。

  語(yǔ)音翻譯和語(yǔ)音控制

  TAUS預(yù)測(cè),2020年,全球半數(shù)的智能手機(jī)用戶都將使用語(yǔ)音科技。常常勾搭Siri的同學(xué)對(duì)此應(yīng)該不陌生。隨著語(yǔ)音技術(shù)正在飛速發(fā)展,語(yǔ)音識(shí)別、音頻轉(zhuǎn)文字等技術(shù)的出現(xiàn),大大方便了我們的生活,也拓寬了語(yǔ)音翻譯的使用場(chǎng)景。

  現(xiàn)代翻譯管道

  TAUS報(bào)告中提出了現(xiàn)代翻譯管道,Modern Translation Pipeline(MTP)的概念,是一種圍繞機(jī)器翻譯架構(gòu)起來(lái)的系統(tǒng),架構(gòu)如下:

  

 

  (1)管道的三大特點(diǎn)

  管道的運(yùn)行是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng);

  具有自發(fā)性、自驅(qū)動(dòng)力,自動(dòng)化程度高;

  對(duì)多數(shù)人來(lái)說(shuō)翻譯是無(wú)形的一種服務(wù)。

  (2)管道分層

  管道分為兩層架構(gòu):

  第一層是大公司或超強(qiáng)技術(shù)公司,他們負(fù)責(zé)研發(fā)和維護(hù)支持翻譯產(chǎn)業(yè)的技術(shù)架構(gòu),如谷歌研發(fā)出神經(jīng)翻譯網(wǎng)絡(luò);而第二層是其他技術(shù)公司,他們利用上一層的標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu),開(kāi)發(fā)專門(mén)的增值業(yè)務(wù),如開(kāi)發(fā)接入神經(jīng)機(jī)器翻譯的接口。

  (3)管道要素:

  管道的架構(gòu)搭好后,里面的要素主要有四個(gè):

  量子跳盒子:代表最佳的翻譯技術(shù):機(jī)器翻譯(MT),翻譯記憶庫(kù)(TM),眾包和社區(qū)翻譯。

  算法管理盒子:隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步,一些翻譯系統(tǒng)可以自動(dòng)選擇譯者和審校,分析文本、質(zhì)量控制,實(shí)現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)就能達(dá)到一個(gè)翻譯公司的效果。

  數(shù)據(jù)化盒子:

  內(nèi)容數(shù)據(jù):指TM,原文、譯文等的語(yǔ)言數(shù)據(jù),是定制MT引擎的關(guān)鍵。

  元數(shù)據(jù):指語(yǔ)言對(duì)、流程、產(chǎn)業(yè)和個(gè)人信息等元數(shù)據(jù),是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和算法管理的關(guān)鍵。

  儀表盤(pán)。所有盒子都在這一管道中后,需要一個(gè)儀表盤(pán)來(lái)追蹤數(shù)據(jù),從翻譯完之后的數(shù)據(jù)中獲取更多洞見(jiàn)。

  今后翻譯行業(yè)的工作趨勢(shì)

  工程師:幫助搭建管道。

  數(shù)據(jù)分析師:分析儀表盤(pán)反映出的數(shù)據(jù),獲取更多洞見(jiàn)。

  語(yǔ)言人士開(kāi)始從譯者的角色,轉(zhuǎn)變?yōu)閺氖聦徯!?chuàng)譯和譯后編輯工作。

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