為使大數(shù)據(jù)生成的數(shù)字內(nèi)容有效，需要針對(duì)不同渠道將其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以用于各種用途和其他市場(chǎng)的本地化。這是一個(gè)對(duì)于所有譯員來(lái)說(shuō)都充滿機(jī)會(huì)的領(lǐng)域。
參加任何一個(gè)會(huì)議你都能發(fā)現(xiàn)常見(jiàn)的行業(yè)術(shù)語(yǔ)流行語(yǔ)多了一些不一樣的東西——“大數(shù)據(jù)”。還會(huì)聽(tīng)到數(shù)字化數(shù)據(jù)大規(guī)模增長(zhǎng)的消息、某領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)增長(zhǎng)速度驚人、公司如何來(lái)管理和詮釋來(lái)勢(shì)洶洶的數(shù)據(jù)等。迅速增長(zhǎng)的內(nèi)容包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用程序代碼、圖像、視頻文件和文本�？赡苓�會(huì)聽(tīng)說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)如何使軟件更靈敏、更能滿足客戶需求。
我們談?wù)摰臄?shù)據(jù)有多大？數(shù)字內(nèi)容、代碼和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)非常龐大，但仍以驚人的速度24小時(shí)不停增長(zhǎng)著。每一天，世界上就生成2.5兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)源很多，包括文件、社交媒體、電子采購(gòu)交易記錄和手機(jī)GPS信號(hào)。據(jù)估計(jì)，每日新增的數(shù)據(jù)將使全球信息資源庫(kù)的信息從2015年的7.9澤字節(jié)（7.9×1021字節(jié)）增加到2025年的176澤字節(jié)。別忘了1澤字節(jié)等于1,000,000,000,000,000,000,000字節(jié)，這是一個(gè)令人費(fèi)解的數(shù)字，并且這個(gè)總數(shù)還不包括每天交流的大量?jī)?nèi)容。
不論創(chuàng)建的內(nèi)容是什么，其容量之大都給翻譯和本地化帶來(lái)巨大且未實(shí)現(xiàn)的潛能。這對(duì)語(yǔ)言行業(yè)來(lái)說(shuō)意味著什么，對(duì)人工翻譯和機(jī)器翻譯又意味著什么？
何為大數(shù)據(jù)？其重要性何在？
我們談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)指的是獲取大量數(shù)據(jù)和使用軟件工具來(lái)識(shí)別以前未被發(fā)現(xiàn)的模式、趨勢(shì)、相關(guān)性和關(guān)聯(lián)的新方法。如果你在網(wǎng)上買(mǎi)了一本書(shū)，是因?yàn)樵诰�零售商告訴你，與你有類(lèi)似瀏覽歷史的顧客都喜歡這本書(shū)，那么你就已經(jīng)是大數(shù)據(jù)分析的受益者了。
過(guò)去幾十年里，商業(yè)、政府和日常生活的數(shù)字化使這種做法成為可能。這些信息存儲(chǔ)在巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)庫(kù)中有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及大大小小的文檔資料。我們每天用更多的數(shù)據(jù)來(lái)喂養(yǎng)這只正在不斷成長(zhǎng)的“野獸”。雖然所有機(jī)構(gòu)都依賴數(shù)據(jù)來(lái)運(yùn)行，但只有少量機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)更好地理解其所在領(lǐng)域人們的行為、偏好和趨勢(shì)，這種機(jī)構(gòu)數(shù)量雖少，卻呈現(xiàn)出增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。機(jī)構(gòu)利用這些數(shù)據(jù)作出的分析，可以更好地決定如何推銷(xiāo)產(chǎn)品、幫助客戶、提高運(yùn)營(yíng)效率，或者作出其他偉大構(gòu)想。
他們是怎么做的？使結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本富有多樣性并不不容易。對(duì)于高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，則使用專(zhuān)門(mén)處理大數(shù)據(jù)的軟件從大型全網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)中提取。然后，分析師采用新一代的商業(yè)智能和文本分析工具，將這些原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可用的信息和可操作的內(nèi)容。他們可能會(huì)將交易數(shù)據(jù)與服務(wù)器日志，點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，社交媒體內(nèi)容、客戶電子郵件文本，傳感器數(shù)據(jù)和電話記錄結(jié)合起來(lái)，再提取出數(shù)據(jù)分析。他們提取分析數(shù)據(jù)時(shí)，也使用高級(jí)分析工具，包括統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)和內(nèi)容挖掘、預(yù)測(cè)分析和文本分析。傳統(tǒng)的商業(yè)智能和現(xiàn)代數(shù)據(jù)可視化軟件可幫助分析師以人類(lèi)可讀的形式呈現(xiàn)出他們的發(fā)現(xiàn)。
語(yǔ)言行業(yè)實(shí)際上是首個(gè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用表現(xiàn)出興趣的領(lǐng)域之一。早期的主流應(yīng)用就有谷歌和微軟推出的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯（SMT）。2011年卡門(mén)森斯顧問(wèn)公司（CSA）在一份機(jī)器翻譯（MT）發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告中指出，這些基于統(tǒng)計(jì)的方法都是大數(shù)據(jù)在MT領(lǐng)域的應(yīng)用，因?yàn)樗鼈儽仨氂玫酱罅康碾p語(yǔ)數(shù)據(jù)。例如，它們會(huì)將英文源文件與人工翻譯后的俄文文件進(jìn)行比對(duì)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，SMT可以通過(guò)將源文件中的零和一與譯文中的相關(guān)信息進(jìn)行對(duì)比，找出其中的相關(guān)性和翻譯模式。換句話說(shuō)，計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的處理能力可將文件與其譯文進(jìn)行拆分，然后分析其中的翻譯模式并預(yù)測(cè)未存儲(chǔ)文本的譯文。這種分析大大加快了語(yǔ)言支持的速度，而不是像從前MT那樣要依靠語(yǔ)言專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)來(lái)創(chuàng)建語(yǔ)法，把它們整理成翻譯規(guī)則，創(chuàng)建雙語(yǔ)詞典，之后還要不斷地在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后作出修改以及添加規(guī)則。
2011年CSA在一份報(bào)告中預(yù)測(cè)專(zhuān)家在處理更多的語(yǔ)言種類(lèi)和大量的多語(yǔ)言內(nèi)容時(shí)，會(huì)使用這些基于數(shù)學(xué)的大數(shù)據(jù)算法來(lái)解決不同語(yǔ)言之間的溝通與營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題，這已經(jīng)成為事實(shí)。
過(guò)去幾年里，基于大數(shù)據(jù)分析的MT使用頻率早已超過(guò)了第一代基于規(guī)則的解決方案。Google翻譯吸引了大量的用戶，這證明其操作簡(jiǎn)單、易于領(lǐng)會(huì)，從某種程度上說(shuō)，也是MT輸出的質(zhì)量得到提高的結(jié)果。盡管學(xué)術(shù)研究表明BLEU7（雙語(yǔ)評(píng)估替代技術(shù)）等流行的質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)已經(jīng)有了提高，但這種提高并不是簡(jiǎn)單的累加，在不同語(yǔ)言和不同可譯內(nèi)容類(lèi)型（例如常規(guī)文本、音頻、視頻和社交媒體）之間，翻譯結(jié)果也會(huì)出現(xiàn)較大的差異。因此，能提升翻譯質(zhì)量的數(shù)據(jù)很少，除非用戶對(duì)翻譯質(zhì)量沒(méi)有很高的期待。
像Amazon Web Services和Microsoft這樣基于云計(jì)算并能無(wú)限使用的算法能為這些大數(shù)據(jù)實(shí)踐提供支持。隨著數(shù)以億計(jì)的設(shè)備（如傳感器、嵌入式控制器、可穿戴設(shè)備、健康檢查器以及尚未發(fā)明的小部件）接入互聯(lián)網(wǎng)，這類(lèi)獲取和分析方式將會(huì)繼續(xù)發(fā)展成為“物聯(lián)網(wǎng)”。
為使大數(shù)據(jù)生成的數(shù)字內(nèi)容有效，需要針對(duì)不同渠道，將其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以用于各種用途和其他市場(chǎng)的本地化。企業(yè)和政府規(guī)劃人員早已了解到只用一種語(yǔ)言提供所有數(shù)字化信息是不夠的。他們的任務(wù)是盡可能多地使用數(shù)據(jù)來(lái)支持重要人群的用戶體驗(yàn)。否則就不可能吸引并留住國(guó)內(nèi)外的多元文化受眾。
只需考慮翻譯的必要要求，使其在轉(zhuǎn)換成另一種語(yǔ)言時(shí)能夠面向更廣泛的受眾。據(jù)估計(jì)，要提供14種語(yǔ)言才能滿足世界上90%經(jīng)濟(jì)活躍人口的需求，但大多數(shù)網(wǎng)站最多只支持六種語(yǔ)言或地區(qū)。許多公司的產(chǎn)品和文件本地化工作都很滯后�？谧g活動(dòng)更是受到限制。
隨著各機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，人們也越來(lái)越渴望為更多受眾提供產(chǎn)品和服務(wù)。近期CSA對(duì)于客戶方面受訪者的調(diào)查報(bào)告顯示，他們計(jì)劃在未來(lái)三年內(nèi)將翻譯量增加67%，從平均每年的5.9億字增至9.9億字。這種增長(zhǎng)是語(yǔ)言行業(yè)現(xiàn)有方式無(wú)法滿足的，并且在CSA調(diào)查樣本中，買(mǎi)家希望能結(jié)合供應(yīng)商后期編輯內(nèi)容和原始MT來(lái)解決這種增長(zhǎng)需求。
大數(shù)據(jù)在當(dāng)代的應(yīng)用，及其在未來(lái)的應(yīng)用
各機(jī)構(gòu)表示，要實(shí)現(xiàn)他們?cè)黾臃�譯量的計(jì)劃，會(huì)耗盡所有現(xiàn)有譯員和短期內(nèi)會(huì)進(jìn)入該領(lǐng)域的譯員的精力。
為了滿足日益增長(zhǎng)的翻譯需求，各機(jī)構(gòu)紛紛采取措施提高譯員和機(jī)器翻譯的生產(chǎn)力，以解決翻譯量和周轉(zhuǎn)時(shí)間的挑戰(zhàn)，以及多種目標(biāo)語(yǔ)言處理和預(yù)算有限的問(wèn)題。公司對(duì)人工翻譯和后期編輯MT進(jìn)行投資，以應(yīng)用于重要的業(yè)務(wù)內(nèi)容，如比較固定的產(chǎn)品和營(yíng)銷(xiāo)材料。例如，消費(fèi)者要依靠大批數(shù)量不斷增長(zhǎng)的翻譯提供商，使用機(jī)器翻譯對(duì)源材料進(jìn)行預(yù)處理，然后語(yǔ)言專(zhuān)家再對(duì)輸出材料進(jìn)行人工編輯。一小部分客戶組織也將未經(jīng)編輯的機(jī)器翻譯輸出材料直接用于商業(yè)領(lǐng)域，比如“常見(jiàn)問(wèn)題”和“知識(shí)庫(kù)”。
除了使用機(jī)器翻譯一些有限的商務(wù)文本外，一些消費(fèi)者也開(kāi)始使用機(jī)器翻譯處理一些用戶生成的內(nèi)容，例如過(guò)去一些機(jī)構(gòu)不愿翻譯的產(chǎn)品評(píng)估、酒店評(píng)論和論壇討論等。但CSA的研究顯示，線上消費(fèi)者和商業(yè)買(mǎi)家都喜歡翻譯用戶評(píng)論，即使這些評(píng)論都已經(jīng)翻譯過(guò)了。
為何大數(shù)據(jù)的數(shù)量與翻譯消費(fèi)者和提供商有關(guān)
大數(shù)據(jù)代表了大量的數(shù)字，但翻譯行業(yè)的數(shù)據(jù)對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)直是冰山一角。我們只需看看書(shū)面單詞以及它們與每天生成的2.5兆字節(jié)數(shù)據(jù)有什么關(guān)系就知道了。
盡管當(dāng)今的目標(biāo)是使人類(lèi)更加具有生產(chǎn)力，以節(jié)約時(shí)間和金錢(qián)，但全球的在線內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法適用于所有語(yǔ)言。從多年的研究和咨詢中可知，是否投資翻譯、本地化和口譯的討論都必須先審查可用的數(shù)據(jù)。
CSA決定調(diào)查本地化行業(yè)面臨的眾多挑戰(zhàn)，從翻譯內(nèi)容的角度看，從所有可譯數(shù)據(jù)中找出應(yīng)該翻譯什么。我們決定從某一天的數(shù)字內(nèi)容輸出開(kāi)始，確定應(yīng)該翻譯什么，如果整個(gè)語(yǔ)言行業(yè)只處理這些內(nèi)容并且沒(méi)有積壓的數(shù)據(jù)，那么到底應(yīng)該翻譯什么。
什么是數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)就是每天數(shù)字化所創(chuàng)建的一切，包括從文檔到SQL數(shù)據(jù)，從遙測(cè)技術(shù)到數(shù)字多媒體技術(shù)。我們先將這個(gè)假設(shè)應(yīng)用于外包服務(wù)的支出。據(jù)估計(jì)，多種形式的翻譯——包括人工翻譯、譯后編輯、轉(zhuǎn)錄以及網(wǎng)站全球化和以文本為中心的本地化翻譯在381億美元的語(yǔ)言服務(wù)和技術(shù)市場(chǎng)中占264億美元。
然后，我們算出單詞每日花費(fèi)的金額。我們將26.4億美元平均分在365天里，估計(jì)翻譯行業(yè)日值7200萬(wàn)美元。若假設(shè)每個(gè)字20美分，則預(yù)計(jì)專(zhuān)業(yè)譯員每天處理近3.62億個(gè)詞。然后，我們將每個(gè)詞轉(zhuǎn)換成9.71個(gè)字符，即相當(dāng)于七十億字節(jié)的雙字節(jié)字符。（請(qǐng)注意，某些語(yǔ)言較其他語(yǔ)言平均每個(gè)字的字符較少）。
最后，我們將其與日常創(chuàng)建的內(nèi)容量進(jìn)行比較。當(dāng)我們將2.5兆字節(jié)除以語(yǔ)言服務(wù)提供商產(chǎn)生的目標(biāo)語(yǔ)言內(nèi)容的數(shù)量時(shí)，預(yù)計(jì)翻譯公司每天只能處理全部創(chuàng)建內(nèi)容的0.00000000009%。然而，我們可以保守估計(jì)，絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)將永遠(yuǎn)不會(huì)被翻譯——要么材料不可譯，要么翻譯此類(lèi)材料沒(méi)有意義。
但是今天有些沒(méi)有翻譯的東西（如用戶評(píng)論和社交媒體帖子），隨著企業(yè)努力提高客戶體驗(yàn)，將來(lái)也會(huì)被翻譯。即使排除那些極小比例的日常字節(jié)，外包內(nèi)容的翻譯量仍然遠(yuǎn)低于每天創(chuàng)建內(nèi)容的1%。別忘了我們討論的是僅僅一天內(nèi)的翻譯缺口。這并不包括尚未翻譯的積壓內(nèi)容。
該假設(shè)的結(jié)果表明，若內(nèi)容被完全翻譯，通常在網(wǎng)上只會(huì)被翻譯成六種語(yǔ)言（在其他地方則更少）。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國(guó)內(nèi)外交流和商業(yè)中重要的網(wǎng)上語(yǔ)言總數(shù)。
當(dāng)然，還有許多影響計(jì)算的其他變量和因素。例如，應(yīng)該翻譯卻沒(méi)有翻譯的，以及現(xiàn)有內(nèi)容的許多部分。但能確定的是有大量?jī)?nèi)容永遠(yuǎn)不會(huì)被翻譯或本地化。這不僅對(duì)技術(shù)公司而言是機(jī)會(huì)，對(duì)語(yǔ)言行業(yè)而言也是如此。
大數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)言行業(yè)而言意味著什么
我們討論的大數(shù)據(jù)和翻譯需求為語(yǔ)言行業(yè)展現(xiàn)了機(jī)會(huì)，但是許多譯員由此擔(dān)心MT的廣泛應(yīng)用會(huì)剝奪了他們的工作機(jī)會(huì)。我們的研究估計(jì)，譯員實(shí)際上會(huì)因MT而失去一些較低價(jià)值的工作，但在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，譯員的總體工作量將以穩(wěn)定的速度增長(zhǎng)。
如果我們還考慮擴(kuò)展譯后編輯——可以肯定，這是一個(gè)有爭(zhēng)議的話題——相對(duì)于當(dāng)下對(duì)未來(lái)譯員的依賴，譯后編輯更加依賴專(zhuān)業(yè)人才。因此，如果要跟上需求，譯員們需要利用大數(shù)據(jù)來(lái)提高生產(chǎn)率。一些人將更進(jìn)一步成為可以構(gòu)建、訓(xùn)練和改進(jìn)MT引擎的專(zhuān)家。
在生產(chǎn)力方面，我們看到今天的大數(shù)據(jù)是基于統(tǒng)計(jì)的MT引擎，可用來(lái)補(bǔ)充其他MT模型的譯后編輯過(guò)程。與MT的連接可用于CAT工具，如Kilgray memoQ、Memsource Cloud和SDL Trados Studio。同時(shí)，像Lilt這樣的創(chuàng)業(yè)公司也使用類(lèi)似CAT的工具中的MT輸出加速人工翻譯進(jìn)程。軟件開(kāi)發(fā)人員也向我們表明，他們正在評(píng)估大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以改進(jìn)術(shù)語(yǔ)、翻譯記憶庫(kù)、消歧，以及對(duì)其他各種內(nèi)容的創(chuàng)建、本地化和任務(wù)審校。簡(jiǎn)而言之，大數(shù)據(jù)將改進(jìn)譯員使用的大多數(shù)軟件工具。隨著MT技術(shù)的發(fā)展，口譯員也將受益匪淺。
大數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)言專(zhuān)家而言意味著什么？正如他們看到的翻譯記憶庫(kù)和術(shù)語(yǔ)管理一樣，語(yǔ)言專(zhuān)家將能使用另一種工具。由于這種軟件會(huì)對(duì)源內(nèi)容的分析進(jìn)行改進(jìn)，最終買(mǎi)方和代理方的雇主都希望他們使用這種軟件提高工作效率。
我們2016年針對(duì)語(yǔ)言服務(wù)提供商的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，49%的受訪者已經(jīng)承認(rèn)將MT譯后編輯作為其服務(wù)。早在2012年，我們的研究就顯示，21%的自由職業(yè)者都使用過(guò)這項(xiàng)技術(shù)。
有些人將舍棄傳統(tǒng)的翻譯公司結(jié)構(gòu)，成為大數(shù)據(jù)專(zhuān)家。他們將創(chuàng)建行業(yè)和領(lǐng)域?qū)Ｓ糜洃泿?kù)并收集、分析和翻譯內(nèi)容。語(yǔ)言專(zhuān)業(yè)人員與數(shù)據(jù)應(yīng)用程序合作利用相關(guān)結(jié)果“豐富”有用元數(shù)據(jù)（如主題分類(lèi)、名稱(chēng)和實(shí)體分類(lèi)等）的內(nèi)容策略傾向正在出現(xiàn)。這種傾向?qū)⑹贡镜鼗�人員能夠創(chuàng)造特殊的市場(chǎng)價(jià)值。有些將采取下一步措施進(jìn)入全球主流營(yíng)銷(xiāo)，增加他們的投資組合服務(wù)，如跨國(guó)商業(yè)智能，以幫助公司更好地了解其市場(chǎng)，或跨語(yǔ)言語(yǔ)義和情緒分析，以消除多語(yǔ)言的消費(fèi)者和商業(yè)買(mǎi)家的多語(yǔ)言內(nèi)容。
大數(shù)據(jù)大大增加了內(nèi)容量。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)科學(xué)的自動(dòng)化內(nèi)容豐富和分析工具將能夠訓(xùn)練更復(fù)雜的工具，幫助人們翻譯不斷增長(zhǎng)的內(nèi)容，并使機(jī)器能夠縮小生成的內(nèi)容與實(shí)際翻譯內(nèi)容之間的差距。毫無(wú)疑問(wèn)，一些語(yǔ)言專(zhuān)家會(huì)將這些基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新視為威脅。而另一些人則會(huì)將這種進(jìn)步看成是一種機(jī)遇，它可以幫助確定源內(nèi)容的意義，增強(qiáng)其他工具的有用性，以此提高生產(chǎn)率。
雖然這還沒(méi)有發(fā)生，但我們推測(cè)，由這些現(xiàn)象推動(dòng)的MT可以消除譯員的“隱身衣”，給予他們更大的認(rèn)可和更高的地位。即使機(jī)器翻譯的比例大于人工翻譯的比例，人工翻譯的數(shù)量也絕對(duì)會(huì)增加，例如生命科學(xué)等領(lǐng)域。反過(guò)來(lái)，人工翻譯的感知價(jià)值可能會(huì)增加。這是為什么呢？因?yàn)楫?dāng)采用人工翻譯時(shí)，則意味著這項(xiàng)工作非常非常重要。這跟會(huì)計(jì)差不多。軟件可以處理日常事務(wù)，但是當(dāng)出現(xiàn)問(wèn)題或事情至關(guān)重要時(shí)，還是需要資深會(huì)計(jì)來(lái)進(jìn)行處理。
由于語(yǔ)際交流變得透明化，我們預(yù)測(cè)出現(xiàn)高價(jià)值交易（即需要筆譯譯員和口譯譯員）的情況將會(huì)增多，而不是減少。如果提供商費(fèi)用增加，并且公司使用MT來(lái)滿足較大比例的語(yǔ)言需求，則會(huì)使譯員受益，因?yàn)樗麄兏冻隽撕艽蟮拇鷥r(jià)來(lái)支持客戶體驗(yàn)和其他高價(jià)值互動(dòng)的最重要內(nèi)容。

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