学术研究报告：机器翻译在汉英新闻翻译中的表现与译员认知研究

一、研究作者、机构及发表信息

本研究由南京农业大学外国语学院的Yanxia Yang（第一作者兼通讯作者）、南京大学外国语学院的Runze Liu、南京农业大学外国语学院的Xingmin Qian及Jiayue Ni共同完成，发表于期刊 *Humanities and Social Sciences Communications*，2023年10月17日正式刊出。

二、学术背景

研究领域：本研究属于翻译技术（Translation Technology）与计算机辅助翻译（Computer-Assisted Translation, CAT）领域，重点关注机器翻译（Machine Translation, MT）在新闻翻译中的应用及其对新手译员（novice translators）的影响。

研究动机：
- 全球化背景下，新闻翻译是跨文化传播的核心环节，需兼顾速度与文化准确性。
- 机器翻译因其高效性和成本优势被广泛应用于新闻领域，但其在语义、文化及结构层面的表现尚不明确，尤其缺乏对新手译员使用效果的实证研究。
- 研究目标：通过对比“人工翻译”（manual translation）与“机器翻译后编辑”（machine translation post-editing, MTPE）的表现，探讨机器翻译在翻译教学中的适用性。

三、研究流程与方法

1. 研究对象与样本
- 24名中国高校翻译专业三年级学生（母语为汉语，英语为第二语言），均具备6个月的基础翻译训练。
- 英语水平分布：50%通过CET-6，37%通过CET-4，其余通过CATTI三级。

2. 实验设计
- 材料选择：从中国政府《2019年应对气候变化政策与行动报告》中选取两段文本（Text 1用于人工翻译，Text 2用于MTPE），通过文本复杂度分析工具（Common Text Analysis Platform, CTAP）确保两段文本在词汇、句法复杂度上可比。
- 任务流程：
- 人工翻译：学生直接翻译Text 1，允许使用在线资源，屏幕录制记录操作过程。
- MTPE：使用Google Translate生成Text 2的初译，学生根据指南进行后编辑（修正术语、句法、文化适配等）。
- 数据收集：
- 质量评估：由两名评分员根据“可接受性”（acceptability）与“充分性”（adequacy）标准对译文评分。
- 认知负荷：采用NASA任务负荷指数（NASA-TLX）问卷，评估时间需求、体力/脑力负荷及挫败感。

3. 数据分析方法
- 统计工具：SPSS 17.0进行描述性分析与Wilcoxon符号秩检验（因样本量小，采用非参数检验）。
- 错误分类：参考Daems等人（2013）的机器翻译错误分类法，分析词汇（lexical）、句法（syntactic）、语法（grammatical）及风格（style）错误。

四、主要研究结果

1. 机器翻译的局限性
- 语义与文化问题：
- 例1：“基本国策”被误译为“basic national policy”（应为“basic state policy”），未区分“nation”（文化实体）与“state”（政治实体）的差异。
- 例2：“应对气候变化问题”被直译为“the problem of picking climate change”，未理解“问题”在此处的语境义（实际指“应对行动”）。
- 句法问题：长句逻辑连接词处理不佳，如例3中机器翻译未能体现“既…更…”的递进关系。
- 时态与情态：汉语无显性时态标记，机器翻译常误用一般现在时（如例4中“actively promotes”未体现完成性，官方译文修正为“has actively promoted”）。

2. 新手译员表现
- 质量对比：MTPE（均分84.58）略优于人工翻译（均分84.20），但无显著差异。
- 错误识别与修正能力：
- 词汇错误识别率最高（61.29%），但修正率仅19.35%；句法错误修正率最高（29.03%），风格错误修正率最低（6.45%）。
- 认知负荷：MTPE在时间需求（p<0.05）、体力负荷（p=0.01）上显著低于人工翻译，脑力负荷（p=0.05）与挫败感（p=0.06）也呈边际显著降低。

3. 译员主观评价
- 70.83%学生认为机器翻译质量“一般”（3分），但96%更倾向使用MTPE。
- 人工翻译的主要难点：词汇（33%）与语义表达（29%）；MTPE中注意力集中于结构连贯性（92%）与语义修正（84%）。

五、结论与意义

1. 科学价值
- 揭示了机器翻译在新闻翻译中的局限性（文化适配、深层逻辑、时态处理），为改进算法提供方向。
- 证实MTPE可显著降低新手译员的时间与认知负荷，支持其在翻译教学中的整合。

2. 应用价值
- 建议翻译课程增设“后编辑模块”，培养错误识别（如术语一致性检查）、句法重构等技能。
- 为行业提供参考：机器翻译适用于新闻翻译的初稿生成，但需人工干预以确保质量。

六、研究亮点

1. 创新方法：首次结合文本复杂度分析（CTAP）、NASA-TLX负荷评估及屏幕录制技术，多维量化MTPE效果。
   
2. 特殊对象：聚焦新手译员群体，弥补了此前研究多关注专业译者的空白。
   
3. 行业启示：提出“机器翻译+后编辑”可作为新闻翻译的高效工作流程，尤其适合时效性强的任务。
   

七、其他价值

• 政府报告作为新闻翻译语料的可行性验证，拓展了相关研究的数据来源。
  
• 局限性：样本量小、仅用Google Translate，未来需扩大样本及对比不同机器翻译系统（如神经网络模型）。