摘要
当前YouTube是全球最大的视频播放平台，每天都有大量博主或组织机构在自己的频道发布分享生活、观点、知识和技巧的视频。网络视频数量多、更新快，纯人工翻译难以满足日益增长的市场需求。而平台配有的自动字幕翻译质量堪忧，其中错译、漏译和生硬不自然之处很多。就网络视频本身而言，其内容多样、多口语化表达，字幕句子短、结构简单。如今国内多家科技公司都以“AI翻译”为卖点，推出各自的视频翻译平台。这为机翻字幕工作提供了工具支持。因此，“机器翻译+译后编辑”模式可能更适用于此类字幕文本的翻译。本次翻译实践，笔者从YouTube上选取了六个时长约10分钟的热门视频。内容涉及汽车知识科普、电影叙事技法讲解、美妆教程、爱用物分享、作家访谈和哲学话题讨论。视频中专有名词、口语表达、画面信息和人物肢体动作等因素都对机器翻译提出了挑战。译前准备阶段，笔者根据自动语音识别准确率、字幕切分效果，以及时间轴调整便捷度三方面的对比结果，选择“讯飞听见”作为操作平台。 笔者把机翻字幕中的问题分为言语信息和非言语信息两大类，并通过分析实例的方式，总结了相应的译后编辑策略。其中言语信息类问题分为词汇、句法和语篇三个层面。非言语信息则包括副语言、图像和音效。词汇层面的错误主要包括，错译、欠译和过译;句法层面包括译文语序不当、被动语态翻译不当和从句错译;语篇层面包括译文脱离语境、译文缺乏连贯性、译文冗长。针对上述三个层面，可以采用的译后编辑策略有:替换、补充和省略;调整语序、化被动为主动、拆分重组句子结构;重写句子、使用衔接手段、缩减冗长译文。非言语信息类问题则可以通过增译、详述、缩减和重构这四种方法进行译后编辑。实践表明，在网络视频字幕翻译领域，“机器翻译+译后编辑”模式可以帮助译员提高工作效率。但机器在处理信息时仍未能避免其自身的弊端。实现网络视频字幕翻译质量提升，需要自动语音识别技术、机器翻译技术和译员译后编辑能力三者的共同努力。
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