机器翻译在学术期刊对外传播的应用.docx

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1、机器翻译在学术期刊对外传播的应用1引言话语就是人们斗争的手段和目的。话语是权力，是人通过话语给予自己以权力1。在法国当代哲学家米歇尔福柯话语的秩序一书中，权力理论与话语理论第一次结合，话语不再仅仅是解释说明的符号，更是一种工具，话语的主体可以通过掌握主动传播信息。一个国家综合国力的强弱确定着这个国家话语权的大小，国家的综合国力强，该国对外的话语权也就更大1。学术期刊为主体的话语体系，包含中华传统文化、国际贸易规则、国际组织合作等内容，多为社会科学讨论的范畴。因此，人文社会科学讨论对于中国话语体系的构建具有重要的学术意义和价值。作为承载人类智慧的重要载体，学术期刊“走出去对于中国话语体系构建的重

2、要性也毋庸置疑。在学术期刊创立至今350年的时间里，人类的创新思想、创新科技、管理阅历等创新论文，在学术期刊上发表的比例高达87%2。我国的学术期刊发布学术成果、传播学术热点、推广创新思维，是思想与智慧的聚集地；对学术沟通、社会进步，对传播中国声音、沟通人类智慧、共建人类文明、对链接作者与读者、中国与世界之间起到重要的枢纽作用。但不得不承认，我国学术期刊对外传播的影响力甚微且进展缓慢。造成这种状况的因素诸多，如穿透力不够、话语传播不均衡、话语权缺失等问题，其中尤需关注出版语言的问题。语言的差异会给国外读者以及讨论者带来阅读障碍，沟通沟通存在不便。我国的通用语言汉语虽然使用人数最多，但并非国际主

3、导语言。目前我国在列学术期刊有六千余种，出版发行语言大多是中文，英语及其他语种期刊的数量屈指可数，十缺乏一。从使用范围来看，迄今已进展1400年的英语是近60个主权国家的官方语言或官方语言之一，俨然已是国际主导语言之一。这种不行比拟的语言优势给予以英语作为出版发行语言的期刊在传播领域具有自然的统治地位。从世界各主要期刊论文检索系统中的数据可窥见一斑，如SCI收录的英文期刊占综述的百分之八十以上，斯普林格Springer收录的2767种期刊中有2026种是英文期刊3。由此可见，出版语言使用的地域越多越广，接受传播的群体就越多，接受传播的几率也就越高。毋庸置疑的是，出版语言的优化可以关心学术期刊突

4、破语言障碍、增加竞争力、扩宽受众，从而增添话语权。2机器翻译的历史翻译，就是把一种语言转换为另一种语言，包括语内翻译和语际翻译。究其核心，则都是如何把原文的意思在译文中表达出来4。机器翻译MachineTranslation，简称MT，顾名思义，就是利用机器进行语言转换的一种翻译方式。早在1933年，法国科学家G.B.阿尔楚尼提出借助某种机器进行语言转换的想法，但直到世界第一台电子计算机诞生的三年后，即1949年，机器翻译这一思想才在美国信息论先驱之一沃伦韦弗的翻译备忘录一书中正式面世。利用计算机进行语言之间的自动转换机器翻译从呱呱坠地至今日的枝繁叶茂，几十年的成长之路漫长又曲折。而它的进展也

5、和计算机的进展存在着密不行分的关系。对学术期刊而言，大量的专业文献除了要求译者具有扎实的语言功底和文化基础外，还需要具有专业学问背景；除了把握直译或意译、归化异化、增词减词等翻译策略和技巧，还需要了解专业领域的翻译特点。人工翻译已无法满足学术期刊对专业文章高水平、全方位、多元化的翻译需求。在人工智能、大数据、机器学习等技术的驱使下，机器翻译在翻译速度、译文质量、覆盖语种、学问获取方式等方面飞速进展，其应用势在必行。除了计算机科学，语言学也对机器翻译有不行忽视的作用。从语言处理的角度来说，机器翻译需要语言学从语音、语法、词汇等不同方向为其提供合适、普遍的语言翻译规律。而语言符号的组合规律要应用于

6、计算机操作，就需要数学家先将其进行加工，把它们代码化。由此可见，机器翻译是跨学科的，无论是语言学、数学还是计算机科学，缺一不行。机器翻译是依托于计算机技术、信息技术、语言学、统计学等多学科而存在的自动翻译。我们熟知的Google翻译、百度翻译、有道翻译等翻译软件精确已有了很大提高。但由于它们语料库、翻译方法、语言规则等各有不同，同一文本输入的翻译并不能得出一样的译本输出。同人工翻译过程相像，机器翻译也要经过分析、转换、生成三个阶段，其中转换是核心过程。对原文本语言、句法结构分析解读的深度不同，转换后合成的译文必定不同。依据转换原则的不同，机器翻译系统类型主要有：1基于规则的系统。根据语言学理论

7、和语法规则，结合常用词和专业词词典，可以提供术语精确的译文输出。2基于统计的系统。通过对大量的样本数据的“学习，建立双语对比的实例库，可以提供行文流畅的译文输出。在实际应用的过程中，机器翻译系统是不同方法和策略的集合。3机器翻译的应用随着时代的进展、科技的进步，不同国家间政治、经济、文化等方面的沟通不行或缺，不同语言沟通的问题日益凸显，机器翻译的重要性也更为突显。在大数据时代背景下，随着计算机科学、语言学讨论的进展，随着信息技术、云计算、人工智能等技术的进展，特殊是计算机硬件技术的大幅度提高以及人工智能在自然语言处理、机器人学和学问系统的应用，从技术层面推动了机器翻译讨论，机器翻译的进展速度惊

8、人5。从“机械大脑到基于规则、基于统计的机器翻译，再到基于神经网络、深度学习的机器翻译，从技术上不断推陈出新从，算法上不断优化升级。目前人工智能技术已经应用于以谷歌翻译、百度翻译为代表的网络即时翻译和以译星、雅信译霸为代表的专业翻译系统。2022年，谷歌用基于深度学习神经网络获取语言间映射关系的更优算法，取代以往基于短语的算法，推出了神经机器翻译系统。对于多数非专业的文本，已做到基本表达原文，不影响理解与沟通的译文结果6。在中国，网易、搜狗和科大讯飞等公司也投入人工智能行业，科大讯飞在语音识别、机器翻译方面的表现尤为不俗。他们全力研发人工智能翻译设备，以卸下人工翻译的沉重负担7。本文依据人工智

9、能技术进展的现状、人工智能在机器翻译应用、及学术期刊译文需要，尝试设计了机器翻译系统，以实如今实际编校过程中对文本的翻译需要。人工智能是一门独特的学科，构建其与世界交互的框架需要来自计算机科学、掌握论、心理学、语言学、认知科学等众多学科的成果。机器翻译的进展也应实行跨学科联动的方式促进技术创新。多学科联合有助于技术研发者找到新视角并对已取得的成果进行分析与批判。无论是人工翻译还是机器的自动处理，翻译都不是外表看起来的简洁的对应替换。语言转换的过程建立在对多种语言理解和分析的基础上，建立在包含语法、句法、语义的语言规则上，完成文本的分析和算法的选择。讨论人员已经尽可能地在资料库增加句法、语法更深

10、层结构的学问，列举词句背后可能的学问含义。但由于语言本身既精确又模糊的冗杂性，即使人工智能也无法明的确现翻译策略的选择、文本特质的认知。翻译中与人类感知能力亲密相关的“语义问题和“语用问题不仅是机器翻译技术难以跨越的鸿沟，也是人工智能的无法独立思维、缺乏想象力等问题的缩影8。4结语机器翻译相比人工翻译仍有诸多缺乏，如缺失对文化理解和情感解读、无法实现译文的“信、达、雅，但机器翻译应用广、本钱低、速度快且能有效保证专业领域的译文质量。同时由于机器翻译的流程简捷，程序运行速度快，能有效把控翻译工作时间节点以协作学术期刊出版时间。洞悉机器翻译的技术逆境、明确机器翻译的使用范围，扬长避短，促进机器翻译在学术期刊出版语言优化中的应用，助力我国学术期刊“走出去，让中国文化在国际上传播得更广泛，让中国学术思想与世界先进科研思想产生更多的碰撞，相互吸取阅历。同时传播中国的本土化思想，实现双向传播互动，增添我国的学术话语权。本文来源：网络收集与整理，如有侵权，请联系作者删除，谢谢！第7页 共7页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页