整句翻译工具

Google翻译与有道翻译软件公示类文本翻译对比分析

摘要：近年来，在线翻译软件的使用愈加普遍，本文针对比较受大众肯定的

Google翻译和国内词典软件有道词典中提供的有道翻译两款在线翻译软件进行研

究，分析在对同样的文本进行翻译时两个软件在各方面形成的对比，意在为人工

翻译能够更好的借助软件完成翻译提供一定的参考。

关键词：Google翻译；有道翻译；软件；对比

引言

语言翻译是世界各国互相交流、交往的基础，自古以来，为使得不同国家的

人顺利的交流，人们从未停下对于翻译的探究。随着时代的发展，科技的进步，

机器翻译开始走进人们的视野，机器翻译利用机器翻译系统将人类的语言翻译法

则转变成计算机的运算法则，根据这样的法则将所输入的原始语言转化成所要翻

译的目标语。自20世纪40年代电子计算机诞生以来，人们就开始了在这一领域

的不断探索。70年代后，世界各国在这一领域取得了重大进展。进人90年代以

后，随着电脑的不断升级换代，机器翻译的文字处理能力随之增强，同时由于商

业生活的信息化使得企业对机译需求不断增大，国内外许多计算机开发商陆续推

出了机译软件。

目前网络上各种不同的翻译软件不下几百种，更为大众所熟知且接受的包括

Google翻译、百度翻译、必应翻译、通用翻译、有道翻译、灵格斯等等。该类在

线翻译工具被广泛应用于翻译服务领域，甚至语言教育领域，从而影响了人们的

生活方式。合理的利用软件来辅助人工翻译可以大幅提高翻译效率，在众多翻译

软件中，选取什么样的软件来做辅助也是译者需要仔细斟酌的问题。在这些翻译

软件中，Google翻译一直以来深受人们喜爱，大众口碑较好；而有道翻译相较其

他翻译软件上市时间稍晚，但在近年也因为其较为高效准确的译文渐渐受到人们

关注。因此，本文基于吉林大学校内通知网站中的公示信息为研究文本，对有道

翻译以及Google翻译针对此类文本的中译英的对比分析。

文献综述

在线翻译作为一个比较新型的翻译应用，在使用过程中不免存在一些问题，

深刻研究剖析这些问题也正是使得这些软件进步完善的关键。由于翻译类软件大

量出现的时间集中于20世纪初，学术界对其的研究也多数集中于2011年以后。

孙铭在2014年对包含词典翻译及网络搜索引擎在内的互联网辅助翻译进行研究，

搜集已有的相关研究并对其实际应用进行阐述，并最终得出借助自动翻译来有效

提高翻译质量的方法。徐一灿和刘继斌对不同种类的机器翻译以及机器翻译的发

展现状及问题进行了研究。相比较而言，对于Google翻译的研究较多：于冰于

2012年对Google翻译的翻译流程设计进行了简单的探究，对其术语库功能，机

辅人译功能等进行了介绍。刘静苏以政府工作报告为素材对在线翻译软件（以

Google为主）英法翻译质量进行测评研究，对软件翻译的错误进行了分类以及评

估。胡微对Google翻译进行简单的介绍，以科技类文本为对象，分析Google翻

译的实例，从而得出Google翻译在短句处理上相对较为成功，并且在一些科技术

语的处理上参考价值较高，在借助人工修改润色的基础上可以较好的完成翻译任

务。相比而言，对于有道翻译的研究较为少见：陈江琳对有道词典进行了简单的

研究分析，总结其优缺点并得出对在线词典设计和编纂的思考与启示。孙泽方基

于奥巴马总统就职演讲的“有道翻译”译文，着重研究了英译汉翻译中定中短语误

译进行了研究并提出改进建议。此外，一部分研究着重对各翻译软件进行对比：

邹海晶基于电梯行业用语，从词汇、短语以及句子三个层面对灵格斯词霸与有道

词典进行对比。肖容、李天行对如CNKI翻译助手、Google翻译、必应Bing翻译、

有道翻译等常用的免费在线翻译进行了对比研究，从单词翻译与整句翻译的层面

进行研究。何赟对金山词霸、有道词典、必应词典以及灵格斯词霸四种在线翻译

词典进行了比较，但只是对这四种在线翻译进行了简单介绍，对软件本身进行对

比，而非翻译质量对比。以上研究或研究软件翻译的整体情况及未来趋势，或是

对某一种软件进行介绍及研究，虽然有一部分研究集中于不同软件的对比，但是

由于一些研究一次同时对比分析过多软件，存在着对比分析不够透彻的问题，还

有一些研究所涉及的翻译软件并没有在人们生活中较为频繁的使用，所以对比价

值并不是很大。

一、Google翻译与有道翻译

“Google的强大搜索功能众所周知:Google数据库存有30多亿个Web文件，

服务器有3万台;Google检索网页数量达33亿。2005年，Google推出在线翻译服

务，创建了基于统计的机器翻译系统。2009年，Google又推出

GoogleTranslatorToolkit。”（于冰，2012：102）而有道词典自2007年首次公开发

布以来，也逐渐的完善在翻译方面的功能。

1.1Google翻译

Google翻译是谷歌公司提供一项免费的翻译服务，可提供80种语言之间的

即时翻译，支持任意两种语言之间的字词、句子和网页翻译。在当下众多翻译平

台中，Google所能翻译的语种较多，无论哪种语言的信息，都可以借助Google

翻译实现人人可读可看。值得注意的是Google翻译中的改进功能，在翻译过程中

译者可以点击译文对其进行修改，所提供的翻译可用于改善翻译质量，并可能以

匿名方式供其他用户参考。

1.2有道翻译

有道翻译是一款词典软件-----有道词典下的附属功能，网易有道词典于2007

年9月首次公开发布，是全球首款基于搜索引擎技术的全能免费语言翻译软件，

集成中、英、日、韩、法多语种专业词典，切换语言环境，即可快速翻译所需内

容，网页版有道翻译还支持中、英、日、韩、法、西、俄七种语言互译。有道词

典收录了《柯林斯高级英汉双解词典》、《21世纪大英汉词典》、《新汉英大

辞典》、《现代汉语大词典》等多部专业权威词典。在连接网络的情况下，有道

词典能够实现高效的句子及网页翻译。

1.3Google及有道翻译的原理

1.3.1Google翻译的工作原理

Google翻译生成译文时，会在数百万篇文档中查找各种模式，以便决定最佳

翻译。Google翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式，进行合理的猜测，

然后得出适当的翻译。这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻

译”。由于译文是由机器生成的，因此并不是所有的译文都是完美的。

1.3.2有道翻译的工作原理

“有道词典是国内首个基于搜索引擎技术的互联网词典。凭借强大的搜索引擎

后台，有道率先开发了“网页萃取”技术，从数十亿的海量网页数据中筛选出2千

多万翻译语料，通过挖掘处理这些翻译语料(平行语料库)，向用户推送最精准的

翻译结果。”（邹海晶，2013：169）因此有道词典在对文本进行翻译时，会选取

网络上实时更新的词汇来构成译文。

1.4Google及有道翻译的局限性

虽然在翻译过程中借助类似的翻译软件能够大大提高翻译的效率，并且较为

容易的获得某些领域的专业词汇的释义，但是由于翻译本身的复杂性，以及某些

词汇用法的灵活多变等原因，不论是长期以来受到好评的Google翻译平台，还是

资源丰富的有道翻译软件，在处理文本的过程中都会出现这样或那样的问题。导

致这些问题的主要原因在于翻译软件终归只是依靠机器的工作，在人工翻译的过

程中，译者需要在对译文进行充分理解的基础上，根据自己的双语知识、文化、

历史、风俗习惯等进一步去分析文本并且选择自己的所要用到的词汇及句式等等。

而“机器的工作原理是建立在串行二值逻辑的基础上，即”非此即彼”二者必居其一，

它没有思维、判断、推理能力，只能是在限定的范围内进行一对一的选择，因此

就不可避免地会出现令人费解的译文。”（张政，2005：95）的内容。胡微

（2016）认为机器翻译所采用的基于统计分析的机器翻译算法与传统的基于语法

分析的算法大有不同，因此它经常会不依据上下文来翻译词汇，而且会在翻译时

不遵守语法规则。

二、Google翻译与有道翻译在翻译实例中的对比分析

在对Google翻译与有道翻译的译文对比中，文本选取了吉林大学电子校务平

台上的通知消息为文本，分别从两个软件在选词以及句式构成两个方面进行对比。

2.1词语翻译及选择

在强大搜索功能之下，Google和有道翻译在选词的过程中都会参照网络释义，

选取较为合适的用词，但是由于英文中一词多义与多个词表达类似的意思的情况

较多，所以在人工翻译中往往需要对不同语境下的选词进行斟酌，一些中文的纸

面意思在很多情况下不适于采取直译的方式。在下面的例子中

例1：中美研究生在校教育模式、教育价值观及科研态度差异的思考

在这句话的翻译中，两个软件给出的译文中在“思考”、“科研态度”以及“研究

生”三个词上面的翻译有所不同。对于“思考”一词，Google给出“reflection”，该词

可用来表示沉思，有道给出的翻译为“thoughts”，所表示的含义与“idea”相近，所

以此处从句子的含义来看，两个版本的用词都是可解释得通的。“科研态度”一词

的网络翻译方式为“attitudeonscientificrearch”，Google以及有道将其直接翻译为

“scientificattitude”和“rearchattitude”也是在可理解的范围的。

在这句话的翻译中，可以看出Google翻译和有道翻译在选词上面有一些差异，

但是大体上并没有远离句子本意，虽然使用的词汇有所不同，但最后所呈现的大

致内容并没有太大改变。通过对比，可以发现在用词不同时，多数情况下两款软

件是都可以正确传达信息的，但是在个别用词使用上，Google的用词相对贴切一

些。虽然有道词典在单词查找上面收录了较多的权威词典，并且可以实时选取网

络释义，但是在翻译的使用中似乎并没有得到完美的应用，在同样不能借助语境

的情况下，Google的选词更精准贴切一些，但是若想达到更好的译文版本，这两

个译本都是需要在词汇上面进行润色的。

2.2句式应用

公示类文本中一些句式较为复杂，在一些中文公示类信息中，通常会在一句

话中传达大量的信息，使用长句，复合句及并列句等。在翻译的过程中，对于过

于复杂的句式，需要译者对其句子结构进行梳理划分，然后使用合理的句式将信

息流畅的传达出来，有时为了增加译文的可读性，可能需要译者适当对原句进行

断句。在软件翻译中，机器处理多以标点符号为准，无法像人工译者一样能动的

去决定如何划分句子，那如何应用恰当的句式顺畅的表达出原文含义就显得尤为

重要。

例2：获得外国语言文学一级学科博士学位授权点，是吉大外语人在学校新

时期发展战略指引下,“求实创新、励志图强”、扎实推进内涵建设的新成果，是吉

大外语人一直为之努力和奋斗的目标。

例2整个句子较长，结构也比较复杂，并且其中包含“吉大”“吉大外语人”等

对于机器翻译来讲难以确定的模糊单元。在翻译的过程中，确定正确的句子结构

是首要的一步。在这句话中“获得外国语言文学一级学科博士学位授权点”是整句

话的叙述对象，也就是句子的主语，Google在翻译时直接将其一非谓语动词的形

式呈现，用动名词作主语，说明其翻译系统对原句的结构识别较为准确。相比而

言，有道所给出的翻译在主语部分非常混乱，不可否认有可能是受到“吉大”一词

的影响，由于对该词没有明确的词性及词义判断导致整个前半部分的翻译无法进

行。此外，从原句来看，在翻译时主语后面应该是两个先后并列的表语，分别是

“新成果”和“目标”，Google对于第一个“新成果”的识别与翻译较为明确，但是在

对“目标”进行翻译时，则是单列一句并以句号隔开，避开“吉大外语人”的模糊单

元，导致翻译出的内容虽然“单独成句”，但却不符合成句要求，只能算是一个短

语，完全与前文脱离了联系。有道的译文在后半句依旧存在较大问题，结构混乱

且语法错误，基本无异于单词的堆叠。

从例2的分析来看，Google在处理句式应用的问题时较为灵活，对于难以确

定的模糊概念选择直接避免，进而确保剩余文本的顺畅翻译。而有道在翻译过程

中，没有躲过模糊概念的干扰，导致整个译文陷入混乱。而这样的情况并不是对

有道翻译的全盘否定，在句式较为复杂的情况下，有道时有出现对于句子结构判

断错误的情况，但这也只是个别情况。

2.3篇章连贯

正如前文所提到的中文公示类文本的复杂长句较多，那么除了正确的应用句

式，适当的使用连词行进断句也可以顺畅的表达句意。通常来讲，自行进行断句

并使用恰当的连词对于机器翻译来讲是比较难以实现的，但是这样的情况在软件

翻译也会时常出现。

例3：此次中美青年对话活动，不仅①拓宽了我校研究生的学术视角，②深

化了研究生的国际交流，③提升了研究生学术交流的能力与水平；更是④推进

了两校之间的更深入和更广泛的合作与交流，⑤为双方研究生之间的密切交流提

供了平台，⑥对于双方院校而言都意义重大。

在这个长句中，“此次中美青年对话活动”作为整句话的主语，后面的一共有5

个并列的动宾结构，在处理这样的一个多个并列成分的长句时，Google将前四个

并列成分置于前半部分构成一句，⑤和⑥的成分直接单独列成一句，大致上的

含义得到传达。有道以原句中的分号为分隔点，将前三个并列成分组成一句，后

面的④⑤与前句断开，并由“moreover”连接，最后将⑥以非限制性定语从句的

形式置于末尾，总结前文。从例3来看，有道的译文连贯性稍好，且相比较

Google的译文，有道的断句表达所传达的信息也更加准确一些。较为难得的是，

在本句的翻译中，有道不仅进行了恰当的断句，还添加了适当的连词使得句子表

达更加通畅。

三、结语

从对公示类本文的对比来看，Google在词汇，句式以及篇章连贯层面上都表

现较为出色，而有道在句式应用上面还相差较多，在对复杂句子结构识别的过程

中，没有Google处理的灵活恰当，而在对简单句并列成的长句进行翻译时，有道

的表现却又更胜一筹。相比较来看，Google的修改译文的功能似乎可以在长时间

内不断完善译文质量，但是不管在哪个层面，两款翻译软件给出的译文都是需要

人工进一步整理润色的。不可否认当下的软件翻译给大量的翻译工作带来了不少

的便利，各类翻译软件也通过不同的方式不断的完善自己在各个层面所存在的问

题，但是在当下，软件翻译依旧只能作为人工翻译的机辅工具，输出的译文并不

能直接被使用。

参考文献

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[2]孙铭.互联网辅助翻译工具及其应用研究[D].黑龙江大学,2014.

[3]张政.机器翻译难点所在[J].外语研究,2005(5):59-62.

[4]邹海晶.灵格斯词霸VS.有道词典——电梯行业用语翻译测评[J].电子测

试,2013(16):169-170.