【摘 要】
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随着机器翻译技术的日益精进,机器翻译的质量和效率也在得到不断提高。即使如此,当下机器翻译的应用尚不能完全取代人工译员,人工译员在实际翻译实践中的作用仍然有重要价值。也正是因为这一原因,学界对“机器翻译+译后编辑”模式的研究逐渐增多,希望借此进一步提升实际行业实践中的工作效率。本文选取金融科技类文本为待译文本,借助计算机辅助翻译为手段,在翻译自动化用户协会的动态质量框架(DQF)的基础上构建DQF-
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随着机器翻译技术的日益精进,机器翻译的质量和效率也在得到不断提高。即使如此,当下机器翻译的应用尚不能完全取代人工译员,人工译员在实际翻译实践中的作用仍然有重要价值。也正是因为这一原因,学界对“机器翻译+译后编辑”模式的研究逐渐增多,希望借此进一步提升实际行业实践中的工作效率。本文选取金融科技类文本为待译文本,借助计算机辅助翻译为手段,在翻译自动化用户协会的动态质量框架(DQF)的基础上构建DQF-ZYH模型作为主质量评估标准,对机翻文本和编辑后的译文先后进行两次质量评估,以第一次质量评估后的结果为依据展开机器翻译错误分析和译后编辑,在计算机辅助翻译平台上进行“机器翻译+译后编辑”模式实操应用,并分别从语言层面及功能层面对错误进行归类分析,推进相应的译后编辑,并提炼出解决策略。根据译后编辑的结果,出错频率最高且罚分最多的错误类型主要为错译、表达模糊、直译过重、衔接连贯等。本次实践提出的译后编辑解决策略,旨于为相关领域的学者及翻译工作者提供一定的参考与借鉴。
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