译后编辑/交互式机器翻译　　（1）译后编辑　　译后编辑简单而言就是通过人工直接修改机器翻译的自动译文来完成翻译。译后编辑是最简单的人机交互方式。SDL Trados等计算机辅助翻译工具通常支持谷歌翻译等API来直接获取机器翻译的自动译文，因此译后编辑是目前最i流行的辅助形式。如果…
查看更多 机器翻译的自动译文质量较高，人工修改量就比较少，这种方式可以有效提升译员的生产效率。但在行业实践中，译后编辑面临诸多现实挑战，有时甚至仅仅是聊胜于无。主要原因在于当前的机器翻译系统对应的译文质量远未达到人工翻译场景的用户期望。如果机器翻译的自动译文质量较差，译员不得不为了少打几个字而被迫分析和修改漏洞百出的整句译文，其代价远超过直接翻译。僵化的译文和似是而非的术语翻译使得译员使用机器翻译的热情并不高，而重复纠正相同错误的乏味感和反复修改仍不能满意的挫败感也使用户感到沮丧。　　近两年来，神经网络机器翻译发展迅猛，译文质量显著提升，同时也带来了新的挑战，扬中外语翻译经验，如“顺而不信”和翻译结果难以干预等问题。因此，神经网络机器翻译仍需要相当长时间才可能在实践中显著改善译后编辑的人机交互体验。　　（2）交互式机器翻译　　交互式机器翻译指系统根据用户已翻译的部分译文动态生成后续译文候选供用户参考。译员从零开始翻译，因此译员无需修改自动译文，仅在翻译过程中选择可接受的部分即可。该技术指在通过翻译人员与机器翻译引擎之间的交互作用，从而实现人类译员的准确性和机器翻译引擎的高i效性。　　与译后编辑相比，交互式机器翻译系统对技术实现有更高的要求：从左至右的强制解i码和流畅的实时响应。同时，因为需要译员反复阅读和理解最i新的译文部分，这种模式也给用户带来了额外负担。因此，目前流行的在线翻译系统和计算机辅助翻译工具并不支持交互式机器翻译模式。目前的交互式机器翻译系统仍处于原型阶段。可喜的是，从近期机器翻译技术的发展，尤其是基于神经网络机器翻译的交互式机器翻译的进步可以预见，交互式机器翻译有望成为未来人工翻译的候选项之一。
在跨文化翻译中，译者能否准确地认知、构建文化语境，通常取决于译者是否具备强烈的文化语境意识，取决于译者对不同的文化知识和行为习惯的认知，以及对情感、行为等方面的适应性。　　习i近平总i书记在《“一带一路”国际合作高峰论坛圆桌峰会上的闭幕辞》中讲到：“民心相通应该成为‘一带一路’建设国际合作的重要组成部分。”民心相通离不开文化交流，文化的深入交流更是无法脱离语境而孤立开展。“文化就是交流，交流就是文化。”（爱德华·霍尔语）文化语境对语言的理解是必不可少的，对翻译有着重要的影响。彼得·纽马克认为：“语境在所有翻译中都是最重要的因素，其重要性要大于任何法规、任何理论、任何基本词义。”要充分理解并准确翻译信号、代码和意义，就无法脱离文化语境。一旦脱离了文化语境，“文化上的细微差异可能就会影响人们理解和翻译文章的方式”。在跨文化翻译中，译者能否准确地认知、构建文化语境，通常取决于译者是否具备强烈的文化语境意识，取决于译者对不同的文化知识和行为习惯的认知，以及对情感、行为等方面的适应性。
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