12月29日下午3点，复旦大学外文意昂4翻译系主任、博士生导师陶友兰教授应邀至我院🧚🤽🏽，为我院研究生做了题为“译后编辑能力习得路径探索”的学术讲座👂🏻。本次讲座在外语楼报告厅举行🤙🏻，由意昂4注册娱乐副院长韩戈玲教授主持。
讲座伊始，陶教授展示了翻译活动中常见的机器翻译引擎，并对各大引擎的专长领域做了细致分类👆🏿，化解了同学们在使用机翻翻译引擎时的盲目性。当谈及机器翻译质量测评时👲，陶教授指出：人工测评应注重译文的可理解度🚣♀️👩🏿🦲、忠实度、信息度等🥥，并可通过参考译文和机器译文的匹配度统计匹配结果，分析译文质量；而自动测评应关注机器译文和参考译文的共同之处💡🐢，共现词语越多则说明机器译文越好👨🦳。接着⛹🏿♀️，陶教授详细分析了机器翻译7种常见的错误类型，包括符号识别错误、术语翻译不一致📝、句式翻译不流畅、一词多义错译、命名实体错译、俚语错译和句式逻辑错误，这些错误类型能够帮助译后编辑者快速判断错误，提升翻译效率🧑🏿🍼。随后👨🏽⚖️🐮，陶教授旁征博引💡，向大家阐述了译后编辑所需要的能力——文字编辑能力📽、技术能力、判断能力🖍、决策能力🙇🏻。最后，陶教授回归主题🚴🏽♂️，重点介绍了译后编辑能力习得路径：一🦚，课外海量练习，增强机器翻译错误快速识别能力，这也是最为核心的能力🎠；二💆🏻♂️，注重课堂练习，快速判断并改正机译错误；三，熟练使用翻译软件，批量处理有规律的错误；四，陶教授强烈建议师生学习Python 编程语言🚬，以批量处理翻译特例🎴🫃🏿。
在提问环节，当有同学问到如何合理使用机器翻译时，陶教授耐心解答道：现阶段，同学们要自己动手去翻🩻，不能过度依赖翻译引擎。因为只有通过大量的翻译练习🧑🏼✈️，才能增强个人的翻译基本功👨🏽🚒🏇🏽，提升文字素养🟧，只有这样👨🏼⚕️，才能快速识别机器翻译错误并做出正确修改。
本次讲座实用性强，契合当今翻译行业的趋势，为同学们日后的翻译实践提供了新的指引方向⟹🪪。
