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摘要：如今，随着人工智能技术的发展，机器翻译得到了越来越多的人的认可和接受。同时，这也让许多翻译专业的同学担忧人工翻译是否会被机器翻译取代。本文将对郭沫若的《杜鹃》的谷歌译文与张培基的译文版本进行对比研究，深入了解机器翻译的现状，从而分析出机器翻译的问题所在。
关键词：机器翻译;谷歌翻译;《杜鹃》
一、机器翻译概述
1.1 机器翻译的发展
法国科学家G.B.阿尔楚尼在二十世纪三十年代初首次提出了采用机器进行翻译的想法。1946年，首台电子计算机被研制而成。1947年，美国科学家W.Weaver和英国工程师A.D.Booth在探讨计算机的相关问题时，提出了利用计算机进行自动翻译的想法。W.Weaver于1949年发表了《翻译备忘录》，明确提出了机器翻译的设想。随后，机器翻译经历了四个阶段。初始阶段：美国的伦敦乔治大学与IBM公司进行合作，共同完成了英俄机器翻译的初次尝试，进而为机器翻译提供了极大的借鉴和参考意义。这个阶段虽然机器翻译发展并不成熟，但这却引起了越来越多人的关注与重视。瓶颈阶段：ALPAC委员会发表的名为《语言与机器》的高高否定了机器翻译的实践性，并建议不再对机器翻译项目予以资金上的支持。这无疑是给机器翻译带来了巨大的打击。恢复阶段：随着各国联系的愈发密切，机器翻译的相关研究又开始被重视起来。全新阶段：随着全球化趋势的日益显著，机器翻译的应用愈加频繁。随后不久，市场上推出了各种各样的翻译软件，机器翻译的技术也在不断完善提高，从而步入了一个全新的时期。
1.2 机器翻译的类型
根据机器翻译系统的工作原理，可以划分为三个类型：基于规则的机器翻译、基于语料库的机器翻译以及基于神经网络的机器翻译。
1.2.1基于规则的机器翻译
基于规则的机器翻譯大致分为三类：直接翻译、中间语翻译和转换翻译。
1.2.2 基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译可以大致分为两类：基于统计的机器翻译和基于实例的机器翻译。
1.2.3 基于神经网络的机器翻译
基于神经网络的机器翻译的译文质量提高了很多，实现了“理解语言，生成译文”的翻译方式。
二、《杜鹃》的谷歌翻译译文版本与张培基的译文版本的对比分析研究
《杜鹃》是一篇散文，由现代文学家郭沫若所作。而散文文本又属于文学文本。之所以选择文学文本作为研究对象，主要是因为机器翻译在文学文本翻译方面还存在很大的不足。本文采用了谷歌翻译系统来进行对比分析研究。具体的对比分析研究如下：
（1）原文：杜鹃，敝同乡的魂，在文学上所占的地位，恐怕任何鸟都比不上。
谷歌翻译译文：The cuckoo， the soul of my fellow countryman， has a position in literature that no bird can match.
张培基译文版本：The cuckoo， the spirit of my native place Sichuan， is probably holding a higher place in Chinese literature than any other bird.
分析：谷歌翻译译文没有语法问题，用词相对准确。但是译文质量并不高，因为谷歌翻译系统在处理“敝同乡的魂”这句话时，采用了直译，读起来显得很生硬。由于郭沫若的故乡是四川，所以张培基将其转译为“my native place Sichuan”。这样看来，张培基的译文版本在细节方面处理的更加到位，而谷歌翻译系统就只是翻译了字面的意思。所以，机器翻译的译文质量还有待提升。
（2）原文：我们一提起杜鹃，心头眼底便好像有说不尽的诗意。
谷歌翻译译文：When we mention the cuckoo， it seems that there is endless poetry in our hearts and eyes.
张培基译文版本：The mere mention of this bird will arouse in our hearts a great deal of poetic feeling.
分析：谷歌翻译译文并无词汇与语法问题，但是译文没有很好地将原文的意思表达出来。谷歌翻译系统直接将“诗意”译为poetry，该词在词典中的意思是诗的意境。但作者所说的“诗意”是直观的感受，而不是抽象的意义。所以谷歌翻译在此处并没有表达准确的意思，甚至会使读者感到迷惑。谷歌翻译系统在翻译“心头眼底”时选择了直译，译为“in our hearts and eyes”。而张培基选择了省译“眼底”，这样一来，译文更加简洁，可读性也更强。所以，机器翻译还不能恰当地运用翻译技巧。
（3）原文：声是满腹乡思，血是遍山踯躅。
谷歌翻译译文：The voice is full of homesickness， and the blood is walking around the mountains.
张培基译文版本：Her call is full of longings for home; she loiters about the mountains crying and spiriting up blood.
分析：谷歌翻译译文准确地表达了字面意思，但是谷歌翻译系统并没有掌握该句的引申义。因为作者是围绕杜鹃而写，所以“声”应该是杜鹃的啼叫，“血是遍山踯躅”的引申义应是杜鹃徘徊于山间，啼叫至喷血而出。而谷歌翻译系统并未将“声”更细腻的表达出来，这会让译文显得有些突兀。谷歌翻译系统在翻译后半句时，只表明了血布满山间，而这会让读者陷入沉思：血是谁的血，为何布满山间。相比较之下，张培基的处理十分恰到好处。他将杜鹃拟人化，拉近了与读者之间的距离，也明确告诉了读者“声”是杜鹃的啼叫声。之所以将“血”译为杜鹃的血，是因为“山踯躅”是杜鹃花的别名，显而易见，血就是杜鹃悲啼而出。
这样就可以看出，机器翻译还不能领悟到字里行间的情感，也不能翻译出原文背后的涵义。
（4）原文：因此，过去和现在都有无数的人面杜鹃被人哺育着。
谷歌翻译译文：Therefore， there were countless human-faced cuckoos being nurtured by people in the past and present.
张培基译文版本：Therefore， we do see， both in history and at present， numerous cuckoo-like men sponging off their compatriots.
分析：谷歌翻译译文从大意上来看，没有什么问题。但是谷歌翻译系统还是出现了翻译错误，因为它将“人面杜鹃”译为“human-faced cuckoos”，而这与作者的原意就恰恰相悖，作者想表达的意思是“像杜鹃一样的人们”。张培基将“人面杜鹃”译为“cuckoo-like men”，就是把握了作者真正想表达的意思。所以，可以看出，人工翻译在处理散文类作品时更具优势。
结语通过对比研究分析，我们可以看出机器翻译在翻译散文类作品时显得笨拙生硬，不能恰当地运用翻译技巧，更不能传递出原文背后的引申义，而这就会使译文的可读性大大降低。当然，机器翻译并无语法和词汇问题。所以我们要做的就是总结机器翻译的不足之处，进而完善机器翻译系统。本文总结出的不足之处有：（1）机器翻译不能很好地把握行文间的语境含义。（2）机器翻译不能灵活地运用翻译技巧。（3）机器翻译的译文质量与人工翻译的译文质量还存在一定的差距。我们可以得出结论：机器翻译技术已经得到了很大的提升，但还存在许多问题。机器翻译和人工翻译之间并非矛盾和零和的关系，而是互补与互动的关系。未来机器翻译不可能完全取代人工翻译。[1]如果人工翻译与机器翻译巧妙得结合起来，那必将事半功倍。
参考文献：
[1]胡开宝，李翼.机器翻译特征及其与人工翻译关系的 研究[J].中国翻译，2016（5）：10-14.
作者简介：
刘靖雯，大连外国语大学高级翻译学院。
关键词：机器翻译;谷歌翻译;《杜鹃》
一、机器翻译概述
1.1 机器翻译的发展
法国科学家G.B.阿尔楚尼在二十世纪三十年代初首次提出了采用机器进行翻译的想法。1946年，首台电子计算机被研制而成。1947年，美国科学家W.Weaver和英国工程师A.D.Booth在探讨计算机的相关问题时，提出了利用计算机进行自动翻译的想法。W.Weaver于1949年发表了《翻译备忘录》，明确提出了机器翻译的设想。随后，机器翻译经历了四个阶段。初始阶段：美国的伦敦乔治大学与IBM公司进行合作，共同完成了英俄机器翻译的初次尝试，进而为机器翻译提供了极大的借鉴和参考意义。这个阶段虽然机器翻译发展并不成熟，但这却引起了越来越多人的关注与重视。瓶颈阶段：ALPAC委员会发表的名为《语言与机器》的高高否定了机器翻译的实践性，并建议不再对机器翻译项目予以资金上的支持。这无疑是给机器翻译带来了巨大的打击。恢复阶段：随着各国联系的愈发密切，机器翻译的相关研究又开始被重视起来。全新阶段：随着全球化趋势的日益显著，机器翻译的应用愈加频繁。随后不久，市场上推出了各种各样的翻译软件，机器翻译的技术也在不断完善提高，从而步入了一个全新的时期。
1.2 机器翻译的类型
根据机器翻译系统的工作原理，可以划分为三个类型：基于规则的机器翻译、基于语料库的机器翻译以及基于神经网络的机器翻译。
1.2.1基于规则的机器翻译
基于规则的机器翻譯大致分为三类：直接翻译、中间语翻译和转换翻译。
1.2.2 基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译可以大致分为两类：基于统计的机器翻译和基于实例的机器翻译。
1.2.3 基于神经网络的机器翻译
基于神经网络的机器翻译的译文质量提高了很多，实现了“理解语言，生成译文”的翻译方式。
二、《杜鹃》的谷歌翻译译文版本与张培基的译文版本的对比分析研究
《杜鹃》是一篇散文，由现代文学家郭沫若所作。而散文文本又属于文学文本。之所以选择文学文本作为研究对象，主要是因为机器翻译在文学文本翻译方面还存在很大的不足。本文采用了谷歌翻译系统来进行对比分析研究。具体的对比分析研究如下：
（1）原文：杜鹃，敝同乡的魂，在文学上所占的地位，恐怕任何鸟都比不上。
谷歌翻译译文：The cuckoo， the soul of my fellow countryman， has a position in literature that no bird can match.
张培基译文版本：The cuckoo， the spirit of my native place Sichuan， is probably holding a higher place in Chinese literature than any other bird.
分析：谷歌翻译译文没有语法问题，用词相对准确。但是译文质量并不高，因为谷歌翻译系统在处理“敝同乡的魂”这句话时，采用了直译，读起来显得很生硬。由于郭沫若的故乡是四川，所以张培基将其转译为“my native place Sichuan”。这样看来，张培基的译文版本在细节方面处理的更加到位，而谷歌翻译系统就只是翻译了字面的意思。所以，机器翻译的译文质量还有待提升。
（2）原文：我们一提起杜鹃，心头眼底便好像有说不尽的诗意。
谷歌翻译译文：When we mention the cuckoo， it seems that there is endless poetry in our hearts and eyes.
张培基译文版本：The mere mention of this bird will arouse in our hearts a great deal of poetic feeling.
分析：谷歌翻译译文并无词汇与语法问题，但是译文没有很好地将原文的意思表达出来。谷歌翻译系统直接将“诗意”译为poetry，该词在词典中的意思是诗的意境。但作者所说的“诗意”是直观的感受，而不是抽象的意义。所以谷歌翻译在此处并没有表达准确的意思，甚至会使读者感到迷惑。谷歌翻译系统在翻译“心头眼底”时选择了直译，译为“in our hearts and eyes”。而张培基选择了省译“眼底”，这样一来，译文更加简洁，可读性也更强。所以，机器翻译还不能恰当地运用翻译技巧。
（3）原文：声是满腹乡思，血是遍山踯躅。
谷歌翻译译文：The voice is full of homesickness， and the blood is walking around the mountains.
张培基译文版本：Her call is full of longings for home; she loiters about the mountains crying and spiriting up blood.
分析：谷歌翻译译文准确地表达了字面意思，但是谷歌翻译系统并没有掌握该句的引申义。因为作者是围绕杜鹃而写，所以“声”应该是杜鹃的啼叫，“血是遍山踯躅”的引申义应是杜鹃徘徊于山间，啼叫至喷血而出。而谷歌翻译系统并未将“声”更细腻的表达出来，这会让译文显得有些突兀。谷歌翻译系统在翻译后半句时，只表明了血布满山间，而这会让读者陷入沉思：血是谁的血，为何布满山间。相比较之下，张培基的处理十分恰到好处。他将杜鹃拟人化，拉近了与读者之间的距离，也明确告诉了读者“声”是杜鹃的啼叫声。之所以将“血”译为杜鹃的血，是因为“山踯躅”是杜鹃花的别名，显而易见，血就是杜鹃悲啼而出。
这样就可以看出，机器翻译还不能领悟到字里行间的情感，也不能翻译出原文背后的涵义。
（4）原文：因此，过去和现在都有无数的人面杜鹃被人哺育着。
谷歌翻译译文：Therefore， there were countless human-faced cuckoos being nurtured by people in the past and present.
张培基译文版本：Therefore， we do see， both in history and at present， numerous cuckoo-like men sponging off their compatriots.
分析：谷歌翻译译文从大意上来看，没有什么问题。但是谷歌翻译系统还是出现了翻译错误，因为它将“人面杜鹃”译为“human-faced cuckoos”，而这与作者的原意就恰恰相悖，作者想表达的意思是“像杜鹃一样的人们”。张培基将“人面杜鹃”译为“cuckoo-like men”，就是把握了作者真正想表达的意思。所以，可以看出，人工翻译在处理散文类作品时更具优势。
结语通过对比研究分析，我们可以看出机器翻译在翻译散文类作品时显得笨拙生硬，不能恰当地运用翻译技巧，更不能传递出原文背后的引申义，而这就会使译文的可读性大大降低。当然，机器翻译并无语法和词汇问题。所以我们要做的就是总结机器翻译的不足之处，进而完善机器翻译系统。本文总结出的不足之处有：（1）机器翻译不能很好地把握行文间的语境含义。（2）机器翻译不能灵活地运用翻译技巧。（3）机器翻译的译文质量与人工翻译的译文质量还存在一定的差距。我们可以得出结论：机器翻译技术已经得到了很大的提升，但还存在许多问题。机器翻译和人工翻译之间并非矛盾和零和的关系，而是互补与互动的关系。未来机器翻译不可能完全取代人工翻译。[1]如果人工翻译与机器翻译巧妙得结合起来，那必将事半功倍。
参考文献：
[1]胡开宝，李翼.机器翻译特征及其与人工翻译关系的 研究[J].中国翻译，2016（5）：10-14.
作者简介：
刘靖雯，大连外国语大学高级翻译学院。