【摘 要】
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相比于过去基于短语的机器翻译,近年来发展迅速的端到端神经机器翻译大幅提升了译文的准确度以及可读性。2016年谷歌公司推出的谷歌神经机器翻译系统(GNMT)更是取得了突破性
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相比于过去基于短语的机器翻译,近年来发展迅速的端到端神经机器翻译大幅提升了译文的准确度以及可读性。2016年谷歌公司推出的谷歌神经机器翻译系统(GNMT)更是取得了突破性进展:通过使用拥有八个解码层、八个编码层的深度LSTM网络以及连接解码器与编码器的attention机制,GNMT缩小了机器译文与人工译文的质量差距,甚至在不进行直接训练的情况下,通过间接数据得到的翻译模型便可以实现"零数据翻译"(zero-shottranslation)。然而单从字句意思对等的角度评价翻译质量其自身局限性。批评话语分析研究者认为,语言、权力关系以及意识形态三者之间相互作用;语言不仅受到社会因素影响,同时也能反作用于社会。因此笔者在本文中从批评话语分析角度出发,从话语的层面来测评人工译文与机器译文的翻译质量。笔者借用批判话语分析先驱费尔克劳的三维分析模型,以2015年、2016年、2017年三年外交部部长王毅在外交部两会记者会期间就"中国宏观外交政策"和"南海问题"所作回复作为原文样本;按照费尔克劳所述,通过"描述"、"解读"以及"解释"三个步骤对原文进行批评话语分析。笔者通过定性、定量对比分析外交部孙宁的现场翻译与Google Translate对原文样本的翻译,评价两者对于原文信息传递以及实现说话人话语目的的程度。通过对比分析,笔者发现就本文研究对象而言,孙宁译文在词语翻译的准确度以及语篇逻辑衔接上优于谷歌翻译的译文质量。
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