2022年5月14日晚，同济大学博士生导师李梅教授应大连外国语大学高级翻译学院邀请，通过腾讯会议为我校师生做了一场题为“AI时代机器翻译译后编辑为效率提升赋能”的线上学术讲座。本场讲座由大连外国语大学科研处主办，大连外国语大学高级翻译学院和多语种翻译研究中心承办。我校翻译及外语专业研究生、本科生和老师，以及部分来自校外的师生和译界同仁等1100余人相聚云端，一起聆听了李梅教授的讲座。
本次讲座由大连外国语大学高级翻译学院院长李春姬教授主持。讲座伊始，李院长先就此次讲座进行简要介绍，并代表大连外国语大学对主讲人李梅教授表示热烈欢迎。该讲座是高级翻译学院“译境学术沙龙”翻译研究系列高端学术讲座第2讲。沙龙旨在邀请国内外翻译学界和翻译业界知名的学者、专家，探讨翻译实践、研究与教学领域的前沿话题，分享和传播翻译专业知识。
内 容 纪 要
讲座内容主要分为以下4部分：MTPE为啥火了、译后编辑标准、译员能力分析、原文影响测试。
一、MTPE为啥火了？
首先，李梅教授由机器翻译结果不尽人意这一结论引出译后编辑的概念，并对译后编辑和审校的区别进行阐述，随后引出了话题：MTPE为什么火了？接下来李梅教授结合翻译的核心（竞争力）——产量和质量这两方面解释了近几年MTPE迅速发展的原因。
一方面，根据《中国翻译及语言服务行业发展报告（2022）》（见下图）显示，2015年至2021年翻译行业产值翻了一番，说明15-21年这六年内翻译量出现了惊人的增长。但是在华为某次会议中，人工翻译量仅占到0.00000008%。通过对比两组数据，李梅教授表示，在翻译需求不断攀升的情况下，，仅仅依靠人工是远远满足不了产量和质量这两大翻译核心的，因此我们需要通过机器翻译协助译者达到翻译产量和质量的双重提升。
另一方面，截至目前（1960-2020），机器翻译发展经历了三个阶段：RMT、SMT和NMT（见下图）。RMT阶段机器翻译经历冰点；SMT阶段前期机器翻译有大约40%到50%的翻译准确率；后来由于在线翻译平台的出现，机器翻译准确率有所提升，到了NMT阶段，神经网络机器翻译算法问世，翻译进入AI智能时代，机翻准确率呈直线上升，达到80%甚至更高。
因此，李梅教授认为MTPE近几年爆火原因有以下两点：一是翻译需求量剧增；二是机翻准确度不断提升。
二、译后编辑标准
李梅教授认为MT（翻译引擎、语言对/方向、翻译领域）和PE（速度、质量、经验、工具、努力）是影响译后编辑产量的两大关键因素，因此译员在进行PE的过程中必须参照一个标准。李梅教授指出，不同的企业制定了不同的译后编辑指南。而且TAUS、ISO等极具影响力的翻译行业组织兴起，在对企业的译后编辑指南进行考察之后，发布了Post-editing in Practice、MTPE GUIDANCE、国标等译后编辑指南，随后欧盟也发布了其译后编辑标准-dos and don’ts。李梅教授接下来为大家重点讲述了TAUS在2010推出的Post-editing in Practice译后编辑指南（如下图）。
李梅教授表示，Post-editing in Practice的发布统一了PE的名称，即Light Post-editing（轻度译后编辑）和Full Post-editing（重度译后编辑），两者区别主要在于语法、标点符号、拼写等方面（如上图）。
虽然译后编辑被划分为Light PE和 Full PE两个级别，但在具体实践过程中进行的基本都是Full PE，因为没有人会只为Light PE花钱。因此2016年TAUS又发布了一个新的MTPE标准，将2010年的Light PE和 Full PE转变为客户质量要求，把客户质量要求分为理解级和出版级两个级别，由此制定了相关翻译标准。理解级采用Light PE，出版级则采用 Full PE，这一转变让译者拥有了一份质量指南（如下图）。
ISO则于2017年推出国标，在国标中提出了“3C”，即Comprehensibility（阅读+理解）、Correspondence（原文译文一致性）和Compliance（满足客户要求）。紧接着在此基础上，ISO又提出了一项综合PE标准。（见下图）。
李梅教授认为，无论是TAUS还是ISO，其翻译指南只是一个“base line”，译者可在此基础上针对不同的项目做出一些针对性的修改，并且两大指南内容相似，在实践过程中二者选其一即可。
三、译者能力分析
李梅教授提出：译者在做审校和译后编辑时是否存在相同和不同之处？针对这个问题，李梅教授通过对2013年Doherty&Gaspari提出的“译者能力”（下图1）以及2021年Konttinen，Salmi&Koponen提出的“审校与译后编辑能力比较”（下图2）进行分析，得出以下结论：译者能力中前四项为译后编辑所需，后三项译后编辑和审校都应具备。
（图1）
（图2）
随后，李梅教授为大家介绍了一些有关翻译技术的机器翻译引擎和CAT工具/平台，其中重点介绍了一款国内领先的CAT翻译管理平台：YiCAT。除此之外，李教授还提到翻译工具中译后编辑工作量计算的相关内容（见下图），并且给出了测评机器翻译工具的方法：译后编辑越少，翻译工具越优秀。
四、原文影响分析
李梅教授首先介绍人工审校的流程和MTPE的流程（如下图）。
如上图所示，人工审校中阅读原文环节在机器翻译中被细分为四个环节，流程更为繁琐。李梅教授针对这一现象，提出了“是否可以缩短路径？”的假设，并且针对该假设开展了一系列实验测试（实验详情可登录知网搜索李梅教授相关论文“机器翻译译后编辑过程中原文对译员影响研究”）。
李梅教授结合实验相关数据得出结论：在译后编辑中，原文有时不是那么重要，不参考原文也可以进行译后编辑，行业专家也可以进行机器翻译译后编辑。
讲座结束后，高级翻译学院李春姬院长对此次讲座进行了总结：李梅教授的讲座既有广度，又有深度；有理论的研究，也有实践的探索。在整个的案例分析过程当中，我们可以看到，李梅教授作为一个资深的MTPE研究者，她既有量化的分析，也有质性的分析，让我们真正领略到一位资深译后编辑研究者的造诣之深。
问 答 环 节
互动问答环节由大连外国语大学高级翻译学院副院长王少爽老师组织。
Q：非语言工作者也可以做PE，专业领域的工作人员比专职译员做PE效率还要高，那我们译员能做些什么呢？
A：一方面，机器翻译是未来的趋势和前景，如果译员水平一直处在低端，的确存在被替代的可能性。但是，如果译员水平过高，本领过硬，翻译行业译员的角色还是不容小觑的。
另一方面，我认为，MTI专业的毕业生没有必要担心就业问题。大家可能了解到，我们MTI学生毕业后做专职翻译的不多。有人说，这是MTI专业的失败。可是，我不这么认为。翻译其实是一个工具，一项知识技能。拥有它，你可以从事不同领域的工作。我们MTI专业学生毕业后可以去做翻译项目管理等工作；在了解了关于project management的知识后，再加上自身语言基础，MTI专业学生对对语言有需求的企业来说也是十分有吸引力的。
Q：普遍认为文学翻译是机器无法触达的领域，请问您如何看待文学翻译的 MTPE？
A：其实，已经有数据证明MTPE翻译文学文本是没有问题的，甚至连莎士比亚的剧作都可以翻译。文学文本也分不同类型，目前机器翻译叙事型文本效果非常好。因为文学文本也存在讲故事，讲前因后果的内容。而且有的作家比较善于写短句，像王小波，他的句子都非常合乎标准，越是主谓宾叙述非常成型的句子，越适合MTPE翻译。但是如果句子本身就写得非常意识流，一句话中有很多逗号，主语频繁切换，那机器翻译效果肯定不佳，所以说文学翻译MTPE的可行性取决于文学文本的类型。
Q：李教授您作为一名MTPE的专家，当研究生论文做MTPE项目时，您对其内容会有何期待或指导？
A：首先，我建议翻译方向做英汉翻译，汉英翻译比较麻烦，因为不是你的母语，你搞不清该不该改或改的对不对，你的翻译可能并不比机器好。另外就是选题的时候特别要注意一点，不要选人人都做的那种选题（错误分析或者是谁译的好或不好），这样的选题比较没趣。如果条件允许，我们可以往认知方向走，就是通过一些比较科学的技术手段，比如眼动仪等等，看一看你真正的行为和你认为你怎样之间有多大距离。还有，如果你准备做的材料有现成的译文，你可以把你的译文和别人的译文做一个比较，在质量方面、时间方面做一些类似的比较。建议大家可以到Google Scholar、ResearchGate等网站查一些国外文献，可以给你很多线索。论文选题是一个长期过程，好的选题确实是要花很多时间，要找一个自己感兴趣，而且是能写的选题。
同时，你也可以尝试一下译前编辑，用你的测试来证明译前编辑是否能真正帮到你。可以把你的译文分成两部分，一部分有译前编辑，另一部分没有译前编辑，最简单的方法是计时，把译前编辑与译后编辑所花时间相加，和你没有做译前编辑单纯做PE的时间相比较分析，再从质量上做一个比较分析，这样下来的论文就会非常有意思，很有价值。
内容来源：大外翻译研究微信公众号
编辑：运营工作室 张淇芮
审核人：姜文龙
