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【精彩回顾】翻译与搜索技术工作坊圆满收官!

作者:翻译技术点津发布时间:2023-04-07


翻译与搜索技术工作坊精彩盘点,学习进度已完成~

春水碧于天,画船听雨眠。

自3月25日起六期活动开展以来,ChatGPT时代机翻译译后编辑工作坊见证了众多学员的进步与成长!崔启亮,韩林涛,周兴华,王华树四位老师带领大家详细了解ChatGPT时代下的的翻译专业前景,让人工智能技术赋能语言服务工作者。不仅有理论加持,更有实战应用操作。心思澄澈,安定有力,摒除诱惑,才可成就大事业。


现在,就跟着小编一起回顾下本期工作坊的精彩内容吧~

内容回顾

1.机器翻译译后编辑的行业实践

崔启亮

● 行业翻译模式创新

● 机器翻译质量评估

● 译文质量优化策略

● 译后编辑发展趋势


数字化时代,我们必须跨领域学习。强调翻译技术是数字时代的基本功。崔老师从“行业翻译模式创新”“机器翻译质量评估”“译文质量优化策略”“译后编辑发展趋势”四个方面来分享。




接下来,崔老师就“翻译模式”这一话题,为大家介绍了1991年以来翻译技术的模式转变和发展,又结合Transit,NMT,ChatGPT等软件进行详细的解说。


单指ChatGPT来说,崔老师通过分析厦门精艺达公司韦忠华与ChatGPT的对话,强调行业翻译模式创新的方面。翻译技术面向行业更为专业。接着,为我们展示百度文心一言的翻译技术的基本操作方法,例如如何精准对话,提高准确度等。


此外,根据软件质量,厂商实力,用户特性来对机器翻译系统的深度质量特性评估。我们要注意到中国人工智能产业发展联盟2018年发布的“机器翻译服务系统评估规范”来进行评估。就机器翻译系统的译文质量评估来说,老师就比较了人工评估和自动评估的优缺点。通过机器翻译的场景,要选择制定系统的人工标准来进行评价。


其次,崔老师还重点说明译文风格的水平高低,要分析译文质量的题材类型和写作风格等。要多交流,提高译文的质量。团队的专业译者要具有对应的专业素质,根据专业译文流程严格修改校对等。


最后,就译文编辑发展趋势和译文的细节修改,崔老师给出一些建议,要重视译后编辑的质量,提高译后编辑者的核心竞争力,加强专业领域的技术。

机器翻译基础与GPT后编辑应用

韩林涛

● 机器翻译技术概论

● ChatGPT调用技巧·

● ChatGPT作文批改

开篇,韩老师先分享了chatgpt的基础,具体分析语言模型的算法,把语言文字变成数学概率,根据词频快速生成模型数据,通过统计数字表达更好的语意。



根据神经机器翻译原理,把每一个数据点当作一个神经元,构造出神经网络。韩老师在具体计算中,提出参数越大,难度越大,准确度越高。通过这种方法训练神经网络,就会得到神经语言模型。


通过图像识别,用0和1两个数字来表示英文单词这个想法来延伸中文更多的语言含义。接着,又引入二元的xy向量来表示语意的词向量,将编码器-解码器模型用于机器翻译。另外,通过训练和注意力机制,并行运算神经模型。韩老师又通过谷歌之前发表的一篇论文来引出分享Transformer模型转换器的过程。它通过大量数据计算得出最为精确的结论。


最后,就如何使用和发展GPT和ChatGPT的关系上,韩老师给出以下建议:在使用ChatGPT上,要对提问问题进行翻译优化才能chat翻译回答更为润色,内容丰富。


机器翻译译后编辑工具实战

周兴华

● 译后编辑基本原则

● 译后编辑工具应用

● ChatGPT资源整合

● ChatGPT实战案例


首先,周老师从译后编辑的概念、分类、译后编辑与审校的关系等基础知识方面简单介绍了译后编辑,提纲挈领地讲到了译后编辑应遵循的原则,后续的译后编辑流程都应围绕这些原则展开。接下来周老师分享了众多译后编辑工具,涵盖了网页版,桌面版等各个门类。从这些应用工具出发,周老师谈到了译后编辑的一般流程,从准备机器翻译引擎——准备原文和术语——机器翻译测试——检查原始译文——提供反馈——优化引擎设置——到正式启动译后编辑工作。


另外,周老师还演示了包括Trados、memoQ,Phrase TMS在内的多款译后编辑工具的操作细节,干货满满,很值得大家课后复习操练。除了实操,周老师还为大家总结了译后编辑的具体操作要点和应用工具总结。最后回归到ChatGPT,周老师介绍了如何在chrome应用商店安装ChatGPT插件协助译后编辑工作。演示了利用ChatGPT进行信息检索,翻译应用流程。


机器翻译译后编辑教学与研究

王华树

● 国内国外翻译技术研究概况

● 全球机器翻译技术行业报告

● 机器翻译译后编辑研究方法

● 机器翻译译后编辑论文选题


首先王老师通过一个小故事引发大家思考人最初赋予技术的意义,接下来王老师介绍了机器翻译技术的发展历程、发展态势、面临的挑战和发展方向。总的来看,语言服务企业和与需求方均看好机器翻译的前景。第二部分王老师谈到了AIGC产品宏观分析从内部环境,外部环境角度分为优势、劣势、机会、机遇四个层面分析了AIGC产品的基本情况。王老师提到,大语言模型对行业生态有深刻的影响,值得我们进一步关注。


接下来王老师谈到了机器翻译技术教学问题,翻译技术教学不可脱离现实需求行业生态。目前翻译技术教学实施的特点有教学信息化、内容多元化、讲解案例化、实施反转化。从整体来看,机器翻译译后编辑知识机器翻译教学中很小的一个部分,但译后编辑理念是非常重要,代表了一种先进的理念,对相关教学有重大影响。随后王老师将话题转到目前大家广泛讨论的ChatGPT上,演示了在研究和教学中如何调用ChatGPT。最后王老师分享了翻译研究的宝贵经验,谈到了如何利用跨学科思维进行研究选题与设计。


以上就是本期所有内容啦~撒花~


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