科技文翻译的文献综述

科技文翻译的文献综述

科技文本翻译的研究在近年来得到了广泛关注，尤其是随着神经机器翻译（NMT）技术的发展，翻译质量有了显著提升。以下是对科技文本翻译文献的综述，特别是关于神经机器翻译在科技文本翻译中的应用及其挑战：

神经机器翻译在科技文本翻译中的应用

技术进展：NMT技术已成为机器翻译的主流算法，相较于传统的统计机器翻译，NMT在流畅度上有明显提升。

平台应用：谷歌翻译、DeepL翻译、腾讯Transmart和百度翻译等主流翻译平台已经开始采用NMT技术。

错误类型：通过翻译测试发现，NMT译文存在五种常见错误类型，这些错误类型包括语法错误、词汇选择错误、语义错误等。

科技文本翻译的挑战与改进

质量差距：尽管NMT技术取得了显著进步，但其翻译质量仍无法与专业的人工翻译相提并论。

领域适应性：NMT在通用领域的表现较好，但在垂直领域，如科技文本翻译，仍需进一步优化。

翻译质量评估与改进方法

错误统计与分析：对科技论文摘要等文本的英译文进行错误统计和分析，以识别翻译中的常见问题。

双语平行语料库：利用可比语料库进行翻译显化研究，帮助改进翻译质量。

翻译辅助手段：研究翻译辅助工具和方法，以解决摘要英译中的一些问题。

未来展望

多向平行语料库：未来研究应关注多向平行语料库的建设，以提高翻译系统的实用性和准确性。