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發(fā)布時間:2020-08-20 04:36  


每一個翻譯在出道前都是菜鳥

在一本教人寫作的書中,我曾看到這么一句話,“每一只鳥起初都是蛋,每一個成功的小說家開始都沒有作品”。

同理,每一個資i深翻譯在出道前都是菜鳥,也沒有多少翻譯經驗或者有份量的譯作。

因此,每當有人問:我是非英語專業(yè)的,或者我只是一個???三本生,我真的能做翻譯嗎?

我的回答永遠都是:Of course!能!

在我認識的數(shù)百名譯員中,非英語專業(yè)和普通學歷出身的譯員都大有人在。他們的翻譯水平并不比牛校的英專生差多少,有些人也成為了翻譯大神。

作為一個自封的1.5流翻譯,我的翻譯生涯早期也非??部馈?

從大四下學期開始,我就向很多翻譯公司投過簡歷,結果連一個試譯的機會都沒有(鳥我的都是騙i子公司)。直到畢業(yè)一年后,才通過測試進了一家中等規(guī)模的翻譯公司。

而在正式上班的第i一i天,我也是懵逼的。前后左右的譯員都在啪啪啪地打字,就像如chi如醉的pianist,而我連文件里的第i一句話都翻譯不出來。






新手翻譯通過哪些渠道來做翻譯

如果你完成了上面兩個工作中的一個,就可以開始投簡歷找翻譯工作了。主要有以下兩種方式:

1. 給傳統(tǒng)的翻譯公司投簡歷

智聯(lián)等招聘網(wǎng)站上有很多翻譯崗位,你寫好簡歷投過去就行。但你要注意防騙。

2. 給在線翻譯平臺投簡歷

目前訂單量比較多的兩個在線翻譯平臺是做到網(wǎng)和有道人工翻譯。

做到網(wǎng)已經被阿里巴巴收購了,主要服務于阿里巴巴的海外業(yè)務。比較適合筆譯初學者,但該網(wǎng)站的譯員相互審校評分和500元提i現(xiàn)的規(guī)定,似乎飽受詬病。具體信息大家可以自行搜索。

有道人工翻譯屬于網(wǎng)易,口碑不錯,主要訂單類型是專業(yè)中譯英。

其他國內平臺的訂單量似乎并不充足,缺客戶不缺譯員,這里就不多介紹了。

當然,還有很多國外平臺,比如Gengo和Proz,但是門檻較高,適合有一定本地化翻譯工作經驗的譯員。






翻譯人員在整個翻譯過程當中應該掌握的幾大要點

  現(xiàn)在國內經濟的發(fā)展已經和國際產生了接軌,這個時候,大多數(shù)商家就經常性的面臨一個跨國際商務談判和合約簽署的問題,怎樣才能更好的交流呢?翻譯人員的存在可以說是為商家、企業(yè)群體帶來了可靠的幫助。針對這樣的翻譯業(yè)務,也有著不少需要注意的細節(jié),下面我們就來簡單的了解一下。譯員此時應考慮游戲的潮流特色,對原文進行必要的改動后進行翻譯。

  翻譯人員應該掌握的基本知識要點

  第i一、各位商家用戶如果想要獲得專業(yè)優(yōu)i秀的翻譯人員,那么必須在挑選公司的時候就保持一個小心謹慎的態(tài)度。正規(guī)的翻譯公司才能提供更多一i流的翻譯人才,具備較為豐富的經驗,為大家?guī)砜煽扛遡效、準確快速的翻譯質量。

  第二、由于每位商家需要的翻譯語種不同,大家需要關注一下這家企業(yè)在這類語種方面是不是具備了頂i尖的人才,曾經是不是有過這方面的經驗等。要知道一個經驗豐富的翻譯人員相對于專業(yè)學術能力較高的翻譯工作者來說,有著一定的優(yōu)勢,遇到各種意外情況,都可以妥善處理?!彼裕g公司的工作看似簡單輕松,實際上舉足輕重,在選擇譯員、譯文質量控制和譯審方面起到非常重要的防火墻作用,在溝通雙方的第三方服務供應商方面,起到了非常重要的橋梁作用。






譯后編輯/交互式機器翻譯

 ?。?)譯后編輯

  譯后編輯簡單而言就是通過人工直接修改機器翻譯的自動譯文來完成翻譯。譯后編輯是的人機交互方式。SDL Trados等計算機輔助翻譯工具通常支持谷歌翻譯等API來直接獲取機器翻譯的自動譯文,因此譯后編輯是目前i流行的輔助形式。如果機器翻譯的自動譯文質量較高,人工修改量就比較少,這種方式可以有效提升譯員的生產效率。但在行業(yè)實踐中,譯后編輯面臨諸多現(xiàn)實挑戰(zhàn),有時甚至僅僅是聊勝于無。主要原因在于當前的機器翻譯系統(tǒng)對應的譯文質量遠未達到人工翻譯場景的用戶期望。近兩年來,神經網(wǎng)絡機器翻譯發(fā)展迅猛,譯文質量顯著提升,同時也帶來了新的挑戰(zhàn),如“順而不信”和翻譯結果難以干預等問題。如果機器翻譯的自動譯文質量較差,譯員不得不為了少打幾個字而分析和修改漏洞百出的整句譯文,其代價遠超過直接翻譯。僵化的譯文和似是而非的術語翻譯使得譯員使用機器翻譯的熱情并不高,而重復糾正相同錯誤的乏味感和反復修改仍不能滿意的挫敗感也使用戶感到沮喪。

  近兩年來,神經網(wǎng)絡機器翻譯發(fā)展迅猛,譯文質量顯著提升,同時也帶來了新的挑戰(zhàn),如“順而不信”和翻譯結果難以干預等問題。因此,神經網(wǎng)絡機器翻譯仍需要相當長時間才可能在實踐中顯著改善譯后編輯的人機交互體驗。



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