基于量化和质化评估理论对比分析人工口译和机器口译质量

发布时间：2024-04-21 04:28

　　2016年9月,美国谷歌公司研发出全新的谷歌神经机器翻译系统,并宣称该系统大幅减少了传统基于短语的机器翻译系统所产生的英汉和汉英翻译错误,引发社会各界关于机器翻译能否全面取代人工翻译的热烈讨论。由于谷歌神经机器翻译系统问世不久,涉及到汉语的翻译质量评估数量不足,现有研究集中在机器的笔译文本分析,相关口译质量研究亟待丰富。而且,国内外口译质量评估研究主要关注的是评估标准与评估模式的理论建设,缺乏量化分析和完整方法论。然而,本文以杨承淑的量化和质化评估理论为基础,使用兼顾信度与效度的具体指标,结合量化评估与质化描述的评定方式,旨在通过相对具体可行的方法,较为科学公平地对比分析人机口译质量,并为该领域的研究贡献力量。本文选取2017年李克强总理回答外国记者提问的四组语料进行案例研究,从忠实、表达、语言和时间控制四个层面,使用量化评估和质化描述的具体指标,逐句分析并逐项对比外交部高级翻译张璐女士和谷歌翻译手机应用的英汉和汉英交传质量,并分析总结各自的优势与不足。本文研究结果表明,张璐女士的人工口译质量总体优于谷歌翻译的机器口译质量,主要优势在于内容的忠实度高、表达的明确度高、语言的精准度高、信...

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致谢
摘要
Abstract
第1章 序言
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 论文结构
第2章 文献综述
    2.1 口译质量评估
        2.1.1 口译质量评估理论研究
        2.1.2 口译质量评估实证研究
        2.1.3 量化和质化评估理论
    2.2 机器翻译
        2.2.1 机器翻译发展过程
        2.2.2 谷歌神经机器翻译系统
第3章 研究设计
    3.1 研究案例
    3.2 数据收集
    3.3 具体指标
第4章 结果讨论
    4.1 量化评估
        4.1.1 人工口译的量化评估
        4.1.2 机器口译的量化评估
        4.1.3 量化评估对比分析小结
    4.2 质化描述
        4.2.1 人工口译的质化描述
        4.2.2 机器口译的质化描述
        4.2.3 质化描述对比分析小结
第5章 结论
    5.1 主要发现
    5.2 研究启示
    5.3 研究局限与未来建议
参考文献
附录1 研究语料文字实录
附录2 人机口译质量对比评估详表
附录3 人机口译质量量化评估数据表



本文编号：3960409