机器翻译的技术演进、多场景应用及挑战应对研究

一、引言

在全球化纵深发展与信息技术革新的双重驱动下，跨语言信息交互的频次与深度持续提升，机器翻译作为自然语言处理领域的核心技术，已成为打破语言壁垒的关键支撑。自 1949 年 Weaver 提出机器翻译构想以来，其技术路线历经范式转换：从依赖人工编写规则的早期系统，到基于大规模语料库的统计模型，再到深度学习赋能的神经网络翻译，直至当前生成式人工智能驱动的大语言模型，翻译的流畅度与准确率实现了跨越式提升。然而，在实际应用中，机器翻译仍面临语义歧义消解、文化内涵传递、专业领域适配等深层次难题。本文通过梳理相关研究成果，系统剖析机器翻译的技术演进逻辑、多元应用场景、现存挑战及应对策略，为该领域的学术研究与产业实践提供参考，助力其更好地服务于跨境贸易、文化交流、国际合作等多元场景的语言需求。

二、机器翻译的发展历程与技术原理

（一）发展阶段概述

机器翻译历经多阶段：早期基于规则的系统依赖词典与语法规则，翻译质量欠佳；20 世纪 80 年代统计机器翻译借助双语文本语料库提升质量，却难处理复杂语言结构与文化内涵；21 世纪神经网络机器翻译通过深度模型捕捉语言关系，优化长句处理；近年 Transformer 架构与预训练模型兴起，大语言模型在文学翻译等领域展现潜力，如文心一言等在文学文本汉译英上超越传统系统[9]。

（二）技术原理剖析

神经网络机器翻译为当前主流，基于深度学习构建大规模模型，通过编码器 - 解码器架构实现端对端映射，能联系上下文翻译，克服传统句子分割翻译的不足。但仍存在语义忠实度不足、低频词精度低等问题，受限于 “硬对齐” 模块缺失、训练数据量及解码器框架等 [7]。

三、机器翻译的应用场景

（一）文学文本翻译

文学翻译需传递文化底蕴与情感，对机器翻译是挑战。虽其在科幻小说翻译中词汇较丰富，部分句子达可接受标准，但整体难及人工翻译。如《京华烟云》翻译中，机器难以再现语言美感与文化内涵[6]。不过，机器可辅助人工生成初稿，人工再深度打磨。

（二）科技文本翻译

科技文本用词固定、结构重复率高，适合机器翻译。医学论文摘要翻译中，在线系统常作初译，再经编辑优化。但存在术语错译、句法错译等问题，如汽车技术文献翻译中词序、术语错译影响质量[4]，需结合译后编辑提升准确性。

（三）政治文本翻译

政治文本翻译对国家交流与形象塑造至关重要。中文政治文本英译需求增加，机器翻译存在用词单一、特殊词汇翻译不准等问题，但ChatGPT 表现相对出色，与官方人工译文特征更接近，如在国家领导人演讲文本翻译中，其定向化译文在标准类符 / 形符比等方面接近官方译文，但处理特定表达仍有不足[3]。

四、机器翻译面临的挑战

（一）译文准确性问题

机器翻译在语义理解上有局限，易出现错译、漏译。处理多义词、隐喻等时难以准确把握含义，如翻译中国特色隐喻文本常出错 [8]；处理长难句易出现句法错误，科技文本中复杂结构和专业术语更增加难度。

（二）文化理解与适应性问题

文化差异是重要挑战，机器难以深入理解并传达不同文化背景与价值观。翻译中国特色话语时，对文化负载词处理不足，如 “红色资源”

被简单译为 “Red resources”，未体现其革命历史与精神内涵；文学翻译中也难传达文化特色与情感，影响读者理解。

（三）伦理与安全风险

隐私泄露风险值得关注，用户信息传输或存储可能未被充分保护；数据偏见可能导致翻译偏差，放大种族、性别等方面偏见；翻译敏感内容不当可能引发严重后果，如 ChatGPT 对 “中国大陆” 的翻译有损主权完整[5]。

五、应对策略与发展趋势

（一）译后编辑策略

译后编辑对提升译文质量关键，分深度与轻度编辑，依用途和要求选择。在信息与通信技术文本翻译中，修正词汇、句法等层面错误可提高准确性；增强生动性、化繁为简可提升可读性[1]。如翻译日语科技论文摘要时，针对语篇衔接问题进行编辑可有效提升质量[2]。

（二）技术改进方向

持续改进技术是提升质量的关键，需提高语义理解能力，通过优化算法、增加训练数据提升对复杂语言结构和文化内涵的处理能力；加强多模态翻译技术研究，处理语音、图像等多种信息[9]。

（三）人机协作模式

人机协作是未来趋势，机器翻译效率高，人工翻译质量高，结合可发挥各自优势。机器快速生成初稿，人工凭借专业知识审校润色，如文学翻译中人工对机器译文进行创造性加工；通过指令优化大语言模型输出，实现有效协作。

六、结语

机器翻译已从实验室走向产业化应用，在全球化进程中发挥着不可替代的作用。其技术演进显著提升了翻译效率，但在准确性、文化适配性等方面仍需突破。通过强化译后编辑规范、推动技术创新、构建人机协同机制，可有效缓解现存问题。未来，需平衡技术进步与伦理监管，推动机器翻译向 “精准传递信息 + 深度传递文化” 的更高阶段发展，为跨语言交流提供更优质的支撑。

参考文献

[1] 邓佳雨。机器翻译中的语篇衔接问题及译后编辑策略 [J]. 语言与文化研究，2025 （02）：196- 199.

[2] 邓佳雨，李龙泉。人机合作时代机器翻译译后编辑策略分析 [J].语言与文化研究，2025 （02）：146- 150.

[3] 程楠。基于语料库的政治类文本机器翻译译文质量对比分析 [J].海外英语，2025 （02）：17- 19.

[4] 罗季美，李梅。机器翻译译文错误分析 [J]. 中国翻译，2012（05）：84- 89.

[5] 李群.ChatGPT 在翻译领域中的应用：机遇、挑战与应对 [J]. 湖南科技学院学报，2025，46 （01）：77- 82.

[6] 马云鹏，王宇 3L₀ 。人机翻译对比透视翻译新蓝图 [J]. 文化产业，2023 （28）：142- 144.

[7] 夏玲等。机器翻译医学论文摘要的现状分析及作者与编辑协同路径研究 [J]. 中国科技期刊研究，2024，35 （12）：1757- 1766.

[8] 文旭，田亚灵 .ChatGPT 应用于中国特色话语翻译的有效性研究 [J]. 上海翻译，2024 （02）：27- 33.

[9]王立阳，柯金宏。人工智能运用于文学文本翻译的适用性研究 [J].文化传播，2025 （11）：95- 98.

作者简介：李晨龙（2001- ），男，山东潍坊人，硕士在读，研究方向：翻译。