“比方說，翻譯口語中的‘梗’，人工智能之前不行，現在可以了。”童曄說，人工智能先把“梗”變成平鋪直敘的語言，再從目標語言中尋找一種相應的“梗”，這更符合“信達雅”的翻譯要求。
精確度如何實現的呢？一些網文平台發布的資料顯示，正如人類翻譯受自身知識面的限制一樣，AI模型達到的能力範圍也受到語料範圍的限制，所以要盡可能豐富地給AI“喂料”。平台基於自然語言理解技術，對網文內容進行深入挖掘。通過對大量網文內容和優質社區內容的標注和識別，使機器更好地理解網文內容。比如，AI可以自動識別角色、場景、題材、故事脈絡等信息，構建網文的整體知識圖譜。目前，AI翻譯能夠較好地翻譯網文特殊領域中的詞、句、段落，包括人名、地名以及類似“金丹”“解藥”這種特有元素詞，還能識別出各種代詞指代的對象，盡可能避免傳統機譯中“一詞多譯”“張冠李戴”等現象。
彩雲科技CEO袁行遠解釋說，人工智能在翻譯時，會從原文中提取出人物並判斷其性別。它在判斷什麼詞是人名時，會依據一些語法規則，例如“××說”，“說”字前的名詞一般是一個人。利用類似的方式，人工智能就能獲得一張專有詞表，使得翻譯工作得以順利推進。另一方面，過去常見的“逐句翻譯”常常忽略語境，導致翻譯結果僵硬、不知所雲，而目前的機器翻譯已經發展到“理解上下文”的程度。
不過，這只是技術上的進步，精準翻譯具備了可能性，還無法進行規模化應用。業內人士指出，比較淺白的表述，AI可以“猜”出正確的翻譯，但遇到比較迂回的表述，比如語料中從未出現過的成語，AI猜錯的可能性就會變大。例如，“燃燈如豆”可能被直譯成“火焰像豆子”，機器無法理解深層的內涵。同時，它也不能理解故事的複雜邏輯，無法判斷前面一個伏筆會成為故事後面至關重要的因素，這都是尚需進一步探索的課題。
人工智能翻譯還離不開人的“精加工”
是否使用人工智能翻譯，不同的作家學者也有不同的理解。
|
