语言问题是两种语言在几个层面上存在的与规范和差异有关的问题，这几个层面包括：词汇、形态、句法、风格和文本（如衔接、连贯、主题发展、文本类型和互文性）。非语言问题涉及有关主题、文化或各种学科知识的问题。工具性问题源自研究中的难点。语用问题与源语中的言语行为、作者意图、预设的立场和含义、由翻译任务的具体细节引起的问题、目标受众的特征、以及翻译的语境有关。这些潜在问题很容易使新手译者（甚至是经验丰富的译者）陷入迷茫。

翻译阶段与错误

技术背景

　　（1）机器翻译研究历程

　　机器翻译的研究在上世纪五十年代就已经展开，早期的工作主要以基于规则的方法为主，进展相对来说比较缓慢。之后美国自然语言处理咨询委I员会还作出了一个质疑了机器翻译的可行性的报告，对该领域研究造成了一定阻碍。到了上世纪九十年代，IBM提出了著i名的基于词的翻译模型，开启了统计机器翻译时代，镇江德语翻译，随后短语和句法模型相继被提出，翻译质量得到了显著提升。近两年***网络机器翻译方法开始兴起，该方法突破统计机器翻译方法中的许多限制，成为当前的研究热点。

　　（2）统计机器翻译

　　统计机器翻译的基本思想是充分利用机器学习技术从大规模双语平行语料中自动获取翻译规则及其概率参数，然后利用翻译规则对源语言句子进行解i码。对于给定的源语言句子，统计机器翻译认为其翻译可以是任意的目标语言句子，只是不同目标语言句子的概率不同。而统计机器翻译的任务，就是从所有的目标语言句子中，找到概率i大的译文。

　　（3）***网络机器翻译

　　***网络机器翻译（neural machine translation，NMT）是近年来兴起的一种全新的机器翻译方法，其基本思想是使用***网络直接将源语言文本映射为目标语言文本，这种编码器解i码器架构使得它可以采用端到端的方式进行训练，镇江德语翻译介绍，能同时优化模型中的所有参数。完全不同于传统机器翻译中以基于离散符号的转换规则为核心的做法，需要经过词对齐，抽规则，概率估计和调参等一系列步骤，容易产生误差传播。***网络机器翻译使用连续的向量表示对翻译过程进行建模，因而能从根本上克服传统机器翻译中的泛化性能不佳、***性假设过强等问题。

　　维护母语的纯洁性，该不该成为译者的“终i极任务”？

　　具体到汉语中，要不要在翻译的过程中，舍弃让汉语读者很难习惯的“洋腔”，尽量凸显汉语在词法和句法上“灵活”、“跳荡”的特性，从而达到“传神”的i高要求？

　　按理说，镇江德语翻译资料，这早就不再应该是翻译界讨论的话题，却直到今天仍然是翻译界常常面对的质疑。这种质疑有相当的冲击力———不仅因为有些质疑者还是来自学界，更因为它已经超越了一般读者希望译文“通顺”、“流畅”的朴素要求，而是和本雅明一样，直接提升到“译者的任务”的层面。可以推论出，所有违背了这一准则的译者，都是背叛了译者的使命。

　　一向存在着两种诟病译者的方式：一是理解有误，说明他们对于出发语的掌握有问题；二是译文读来艰涩难懂，令人颇费脑筋，说明译者目的语的语言能力有欠缺。在两项之中，因为真正精通出发语和目的语，能够进行比较的并不多，所以对译者为普遍同时也为致命的指责就是“汉语(目的语) 表达有问题”。上升到学术的层面，那就是糟糕的译者———而且在今天看来，他们是大多数———是在***目的语，汉语的纯洁性正是在这些译者的操作之下受到了的威胁。

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