學術期刊對外傳播機器翻譯的應用

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摘要:學術期刊的國際化是未來期刊發(fā)展的必然選擇。本文以優(yōu)化出版語言為前提，簡要評述了機器翻譯系統(tǒng)的應用，捕捉了當前機器翻譯主流構建方式，提出機器翻譯應成為學術期刊對外傳播的一大助力。

關鍵詞:學術期刊；對外傳播；機器翻譯

1引言

話語就是人們斗爭的手段和目的。話語是權力，是人通過話語賦予自己以權力[1]。在法國當代哲學家米歇爾•?？隆对捳Z的秩序》一書中，權力理論與話語理論第一次結合，話語不再僅僅是解釋說明的符號，更是一種工具，話語的主體可以通過控制主動傳播信息。一個國家綜合國力的強弱決定著這個國家話語權的大小，國家的綜合國力強，該國對外的話語權也就更大[1]。學術期刊為主體的話語體系，包含中華傳統(tǒng)文化、國際貿(mào)易規(guī)則、國際組織合作等內(nèi)容，多為社會科學研究的范疇。因此，人文社會科學研究對于中國話語體系的構建具有重要的學術意義和價值。作為承載人類智慧的重要載體，學術期刊“走出去”對于中國話語體系構建的重要性也毋庸置疑。在學術期刊創(chuàng)立至今350年的時間里，人類的創(chuàng)新思想、創(chuàng)新科技、管理經(jīng)驗等創(chuàng)新論文，在學術期刊上發(fā)表的比例高達87%[2]。我國的學術期刊學術成果、傳播學術熱點、推廣創(chuàng)新思維，是思想與智慧的聚集地；對學術交流、社會進步，對傳播中國聲音、交流人類智慧、共建人類文明、對鏈接作者與讀者、中國與世界之間起到重要的樞紐作用。但不得不承認，我國學術期刊對外傳播的影響力甚微且發(fā)展緩慢。造成這種情況的因素諸多，如穿透力不夠、話語傳播不均衡、話語權缺失等問題，其中尤需關注出版語言的問題。語言的差異會給國外讀者以及研究者帶來閱讀障礙，溝通交流存在不便。我國的通用語言漢語雖然使用人數(shù)最多，但并非國際主導語言。目前我國在列學術期刊有六千余種，出版發(fā)行語言大多是中文，英語及其他語種期刊的數(shù)量屈指可數(shù)，十不足一。從使用范圍來看，迄今已發(fā)展1400年的英語是近60個主權國家的官方語言或官方語言之一，儼然已是國際主導語言之一。這種不可比擬的語言優(yōu)勢賦予以英語作為出版發(fā)行語言的期刊在傳播領域具有天然的統(tǒng)治地位。從世界各主要期刊論文檢索系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可窺見一斑，如SCI收錄的英文期刊占綜述的百分之八十以上，斯普林格（Springer）收錄的2767種期刊中有2026種是英文期刊[3]。由此可見，出版語言使用的地域越多越廣，接受傳播的群體就越多，接受傳播的幾率也就越高。毋庸置疑的是，出版語言的優(yōu)化可以幫助學術期刊突破語言障礙、增加競爭力、擴寬受眾，從而增強話語權。

2機器翻譯的歷史

翻譯，就是把一種語言轉換為另一種語言，包括語內(nèi)翻譯和語際翻譯。究其核心，則都是如何把原文的意思在譯文中表達出來[4]。機器翻譯（MachineTranslation，簡稱MT），顧名思義，就是利用機器進行語言轉換的一種翻譯方式。早在1933年，法國科學家G.B.阿爾楚尼提出借助某種機器進行語言轉換的想法，但直到世界第一臺電子計算機誕生的三年后，即1949年，機器翻譯這一思想才在美國信息論先驅之一沃倫•韋弗的《翻譯備忘錄》一書中正式面世。利用計算機進行語言之間的自動轉換——機器翻譯從呱呱墜地至今天的枝繁葉茂，幾十年的成長之路漫長又曲折。而它的發(fā)展也和計算機的發(fā)展存在著密不可分的關系。對學術期刊而言，大量的專業(yè)文獻除了要求譯者具有扎實的語言功底和文化基礎外，還需要具有專業(yè)知識背景；除了掌握直譯或意譯、歸化異化、增詞減詞等翻譯策略和技巧，還需要了解專業(yè)領域的翻譯特點。人工翻譯已無法滿足學術期刊對專業(yè)文章高水平、全方位、多元化的翻譯需求。在人工智能、大數(shù)據(jù)、機器學習等技術的驅使下，機器翻譯在翻譯速度、譯文質量、覆蓋語種、知識獲取方式等方面飛速發(fā)展，其應用勢在必行。除了計算機科學，語言學也對機器翻譯有不可忽視的作用。從語言處理的角度來說，機器翻譯需要語言學從語音、語法、詞匯等不同方向為其提供合適、普遍的語言翻譯規(guī)律。而語言符號的組合規(guī)律要應用于計算機操作，就需要數(shù)學家先將其進行加工，把它們代碼化。由此可見，機器翻譯是跨學科的，無論是語言學、數(shù)學還是計算機科學，缺一不可。機器翻譯是依托于計算機技術、信息技術、語言學、統(tǒng)計學等多學科而存在的自動翻譯。我們熟知的Google翻譯、百度翻譯、有道翻譯等翻譯軟件準確已有了很大提高。但由于它們語料庫、翻譯方法、語言規(guī)則等各有不同，同一文本輸入的翻譯并不能得出一樣的譯本輸出。同人工翻譯過程相似，機器翻譯也要經(jīng)過分析、轉換、生成三個階段，其中轉換是核心過程。對原文本語言、句法結構分析解讀的深度不同，轉換后合成的譯文必然不同。根據(jù)轉換原則的不同，機器翻譯系統(tǒng)類型主要有：（1）基于規(guī)則的系統(tǒng)。依據(jù)語言學理論和語法規(guī)則，結合常用詞和專業(yè)詞詞典，可以提供術語準確的譯文輸出。（2）基于統(tǒng)計的系統(tǒng)。通過對大量的樣本數(shù)據(jù)的“學習”，建立雙語對照的實例庫，可以提供行文流暢的譯文輸出。在實際應用的過程中，機器翻譯系統(tǒng)是不同方法和策略的集合。

3機器翻譯的應用

隨著時代的發(fā)展、科技的進步，不同國家間政治、經(jīng)濟、文化等方面的交流不可或缺，不同語言溝通的問題日益凸顯，機器翻譯的重要性也更為突顯。在大數(shù)據(jù)時代背景下，隨著計算機科學、語言學研究的發(fā)展，隨著信息技術、云計算、人工智能等技術的發(fā)展，特別是計算機硬件技術的大幅度提高以及人工智能在自然語言處理、機器人學和知識系統(tǒng)的應用，從技術層面推動了機器翻譯研究，機器翻譯的發(fā)展速度驚人[5]。從“機械大腦”到基于規(guī)則、基于統(tǒng)計的機器翻譯，再到基于神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習的機器翻譯，從技術上不斷推陳出新從，算法上不斷優(yōu)化升級。目前人工智能技術已經(jīng)應用于以谷歌翻譯、百度翻譯為代表的網(wǎng)絡即時翻譯和以譯星、雅信譯霸為代表的專業(yè)翻譯系統(tǒng)。2016年，谷歌用基于深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡獲取語言間映射關系的更優(yōu)算法，取代以往基于短語的算法，推出了神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)。對于多數(shù)非專業(yè)的文本，已做到基本表達原文，不影響理解與溝通的譯文結果[6]。在中國，網(wǎng)易、搜狗和科大訊飛等公司也投入人工智能行業(yè)，科大訊飛在語音識別、機器翻譯方面的表現(xiàn)尤為不俗。他們?nèi)ρ邪l(fā)人工智能翻譯設備，以卸下人工翻譯的沉重負擔[7]。本文根據(jù)人工智能技術發(fā)展的現(xiàn)狀、人工智能在機器翻譯應用、及學術期刊譯文需要，嘗試設計了機器翻譯系統(tǒng)，以實現(xiàn)在實際編校過程中對文本的翻譯需要。人工智能是一門獨特的學科，構建其與世界交互的框架需要來自計算機科學、控制論、心理學、語言學、認知科學等眾多學科的成果。機器翻譯的發(fā)展也應采取跨學科聯(lián)動的方式促進技術創(chuàng)新。多學科聯(lián)合有助于技術研發(fā)者找到新視角并對已取得的成果進行分析與批評。無論是人工翻譯還是機器的自動處理，翻譯都不是表面看起來的簡單的對應替換。語言轉換的過程建立在對多種語言理解和分析的基礎上，建立在包含語法、句法、語義的語言規(guī)則上，完成文本的分析和算法的選擇。研究人員已經(jīng)盡可能地在資料庫增加句法、語法更深層結構的知識，列舉詞句背后可能的知識含義。但由于語言本身既精確又模糊的復雜性，即使人工智能也無法明確實現(xiàn)翻譯策略的選擇、文本特質的認知。翻譯中與人類感知能力密切相關的“語義問題”和“語用問題”不僅是機器翻譯技術難以跨越的鴻溝，也是人工智能的無法獨立思維、缺乏想象力等問題的縮影[8]。

4結語

機器翻譯相比人工翻譯仍有諸多不足，如缺失對文化理解和情感解讀、無法實現(xiàn)譯文的“信、達、雅”，但機器翻譯應用廣、成本低、速度快且能有效保證專業(yè)領域的譯文質量。同時由于機器翻譯的流程簡捷，程序運行速度快，能有效把控翻譯工作時間節(jié)點以配合學術期刊出版時間。洞悉機器翻譯的技術困境、明確機器翻譯的使用范圍，揚長避短，促進機器翻譯在學術期刊出版語言優(yōu)化中的應用，助力我國學術期刊“走出去”，讓中國文化在國際上傳播得更廣泛，讓中國學術思想與世界先進科研思想產(chǎn)生更多的碰撞，互相吸取經(jīng)驗。同時傳播中國的本土化思想，實現(xiàn)雙向傳播互動，增強我國的學術話語權。

參考文獻

[1]曲建君,葛吉艷.從人文社會科學圖書海外傳播看中國對外話語體系構建.出版發(fā)行研究,2020(12):69-74

[2]王廣瑞.數(shù)字化轉型背景下的綜合性社科期刊優(yōu)勢發(fā)掘.傳播力研究,2018,2(07):81,83

[3]丁以繡,苗偉山.中國英文學術期刊走出去的現(xiàn)狀、發(fā)展與挑戰(zhàn).出版發(fā)行研究,2020(06):65-69

[4]俞征鹿,石慧.亞洲主要國家（地區(qū)）學術期刊狀況分析.科技管理研究,2018,38(21):191-195

[5]倪俊杰.機器翻譯的終極之路在哪里(上).中國信息技術教育,2020(01):74-78

[6]張悠曙.神經(jīng)機器翻譯-中英翻譯探索與實戰(zhàn).

[7]靳文璐.機器翻譯可以取代人工翻譯嗎？.智庫時代,2019(40):282,284

[8]李晗佶,陳海慶.機器翻譯技術困境的哲學反思.大連理工大學學報(社會科學版),2020,41(06):122-128