17、机器翻译与外语学习研究成果解析

机器翻译与外语学习研究成果解析

在当今全球化的时代，机器翻译（MT）和即时通讯（IM）在语言交流和学习中扮演着越来越重要的角色。本文将深入探讨机器翻译后编辑、相关研究的主要发现、局限性以及对未来研究的启示。

机器翻译后编辑的挑战与应对策略

随着机器翻译的发展，人们越来越关注机器翻译文本的质量是否能相应提高。从逻辑上讲，答案是肯定的，因为混合、神经和统计等类型的机器翻译系统旨在从用户编辑的反馈中“学习”。然而，机器翻译文本的编辑人员可能是专业人士，也可能是非专业人士，这给机器翻译系统带来了不同的影响。

• 专业与非专业编辑的影响 ：专业人员的编辑可以让机器翻译系统学习并改进输出，但非专业人员，其中一些可能对目标语言（TL）的知识有限，他们的编辑可能会给系统带来挑战。例如，用户反馈有时是不完整的、包含错误的，甚至是与原文无关的文本。此外，系统整合建议更改的速度也是一个主要挑战，用户总是期望基于他们的输入能得到快速改进的结果。
• 即时通讯语言的特殊挑战 ：一些即时通讯翻译客户端，如QQ国际版，允许用户编辑机器翻译的内容。但即时通讯语言具有非常规性，包含缩写、缩写词、表情符号、拼写错误和图片等，这对机器翻译系统来说是一个难题。如果由专业人员对机器翻译的即时通讯内容进行后编辑，这些更改可以被整合到系统中以改进后续翻译。但如果是非专业人员进行编辑并反馈给系统，有可能会对机器翻译输出产生负面影响。

为了避免这些问题，可以采取以下几种策略：
1. 禁止用户编辑 ：即时通讯翻译提供商可以禁止用户编辑翻译内容，使