质量是企业的生命线。对于翻译行业,尤其如是。只有重视质量,才能从激烈的竞争中脱颖而出,拔得头筹。SDL 2016年“翻译技术洞察(Translation Technology Insights)”调查了分布在115个国家的2784名受访者,其中包括企业、语言服务提供商、自由译者,他们普遍认为“在重要程度上,质量2.5倍于速度,6倍于成本。”
但什么是质量?翻译质量的评价标准是什么?古往今来,不同的从业者站在不同的角度,得出了不同的答案。清代翻译家严复提出了“信、达、雅”三字评判标准;美国翻译家奈达提出了著名的“功能对等”理论。这些大家理论具有深远影响,对翻译实践产生了强大的指导意义。但当翻译服务产业化,进入大规模多人协作生产模式,是否有更加现代的方法来评估质量呢?ISO 9000认为“质量是各种要素满足要求的程度。”超市里食品的营养可以通过包装上附有的营养成分表判断,那翻译质量是否定有明确的指标来衡量呢?笔者将在下文对国内外的翻译标准进行简单介绍。
国家标准与行业标准
国家标准方面,中国有《翻译服务规范 第1部分:笔译》(GB/T 19363.1—2008)、《翻译服务译⽂质量要求》(GB/T 19682-2005)、《翻译服务规范 第2部分:口译》(GB/T 19682-2006);欧洲有《欧洲翻译服务提供商质量标准》(BS EN-15038 European Quality Standard for Translation Service Providers);美国有《笔译质量标准指南》(ASTM F2575-06 Standard Guide for Quality Assurance in Translation)以及《口译服务标准指南》(ASTM F2089-01 Standard Guide for Language Interpretation Service)。行业标准更是众多,包括LISA QA Model、SAE、MQM、TAUS DQF等。下面我们着重介绍LISA QA Model、SAE J2450和MQM这三种影响较大的标准。
LISA QA Model
本地化行业标准协会(Localization Industry Standards Association, LISA)成立于1990年,是全球化、国际化、本地化和翻译(Globalization, Internationalization, Localization, Translation, GILT)领域主要的非营利组织,总部位于瑞士。LISA提供的服务包括制定本地化行业标准和质量保证规范,举办本地化论坛和研讨会,开展本地化咨询培训,出版本地化刊物。虽然于2011年2月28日宣布因资不抵债停止运营,但由它发布的LISA QA Model却是语言服务行业应用最广的翻译质量评估模型。LISA QA Model将译文质量分为语言与格式两大维度。语言维度分为错译(Mistranslation)、精确性(Accuracy)、术语(Terminology)、语言(Language)、风格(Style)、国家(Country)以及一致性(Consistency)七种错误类型,每种错误类型分别对应轻微(Minor)、重大(Major)、致命(Critical)三种严重程度。
翻译服务企业在运用LISA QA Model时,通常会根据自身需要调整、细化错误分类与严重程度。因此,即使都是基于LISA QA Model的评价标准,仍会有不小差别。
SAE J2450
SAE J2450由汽车工程学会(Society of Automobile Engineers)制定,目标是帮助汽车企业测试维修服务资料的翻译质量,于2002年开始实施。最新版为SAE J2450-201608。该标准在国外汽车行业和大型翻译公司中得到了广泛应用,特别是在术语很重要的某些专业领域,如医疗、工业设备或制造业等获得了很好的效果。据最初使用这个标准的通用汽车公司估计,自从采用SAE J2450,通用汽车的译文差错率降低了90%,翻译交付时间提高了75%,总体翻译成本降低了80%。
SAE J2450将译文错误分为七个类别:术语错误(Wrong Term)、句法错误(Syntactic Error)、漏译/多译(Omission/Addition)、构词错误(Word Structure & Agreement Error)、拼写错误(Misspelling)、标点符号错误(Punctuation Error)、其他错误(Miscellaneous Error)。设置严重(Serious)、轻微(Minor)两个严重级别.
MQM
多维度质量指标(Multidimensional Quality Metrics, MQM)是欧盟资助的QTLaunchPad项目成果,由德国人工智能研究中心(Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI)于2014年发布,最初目的是用于评价机器翻译质量。最新版本于2015年12月30日发布。MQM整合了各种翻译评价标准,像一个错误分类库。下图为MQM错误架构。
MQM错误架构
来源:多维度质量指标——翻译质量评估新框架(Multidimensional Quality Metrics (MQM) —New Framework for Translation Quality Assessment)
是不是复杂得有点让人望而却步?经过简化,研究人员提出了以下核心架构。
MQM核心架构
来源:多维度质量指标——翻译质量评估新框架(Multidimensional Quality Metrics (MQM) —New Framework for Translation Quality Assessment)
MQM的一项重要创新是提出了Verity这一维度,用于评价文本对应用环境的适宜性,一般翻译质量评价标准没有涉及。举例,电气装置手册从英语翻译为德语,原文提到接地线为纯铜材质,在美国的确如此,但在德国,接地线外还会覆上一层黄绿条纹的绝缘层。即使将原文精确翻译为德语,在德国使用时仍然是错误内容。又如,在美国撰写的雇佣合同从英语翻译为西班牙语,因为美国采用普通法系,而西班牙采用大陆法系,翻译时,需要对两种法系都熟悉的法律专家,进行大量改写,使译文具有与原文对等的法律解释。还如,英语用户手册翻译为中文后,如果里面的热线电话号码仍然延用英语热线电话,显然不能方便中国用户。Verity关注的问题超出了术语和语言的范畴,在评估时,不仅需要将译文与原文对比检查,还需要考虑译文应用的环境。即使译文忠实通顺,也可能不符合应用环境的要求。从翻译角度看,能够根据最终用途和读者调整译文,也是人类译者与机器翻译最大的区别。
研究人员还建议使用者根据《翻译项目通用指南》(ISO/TS 11669 Translation Projects—General Guidance)中提出的12项条件选择适用的错误类型。这12项条件包括:语言/地域(Language/locale)、主题领域(Subject field/domain)、术语(Terminology)、文本类型(Text Type)、目标读者(Audience)、使用目的(Purpose)、语域(Register)、译入文本风格(Target text style)、内容对应性(Content correspondence)、输出方式(Output modality)、文档格式(File format)以及生产技术(Production technology)。
应用方法
说了这么多质量标准,在实际工作中是如何运用的呢?基本思路是首先对错误进行分类,分类可以有多个层次,即有大类、小类;设定严重程度以及对应扣分或权重(weight),常见的严重程度包括原文错误(Source)、偏好(Preferential)、轻微(Minor)、重大(Major)致命(Critical);在译文检查过程中,发现错误,确定分类以及严重程度,明确了错误对应的扣分或权重(weight);最后根据错误数量、扣分和抽查字数,计算译文得分或错误率,决定译文是否通过检验。以上评价方法称分析式(analytic)的评价方法,即通过统计错误评价译文质量。错误越少,严重程度越低,译文得分越高。
分析式评价基本思路:错误分类严重程度-权重个数-总扣分检查字数-得分或错误率
结语
虽然有很多国家以及行业标准,但标准在翻译服务行业的应用现状不容乐观。根据SDL 2016年“翻译技术洞察(Translation Technology Insights)”调查,超过33%的受访者从不精确评价翻译质量,60%的受访者并不知道存在统一的质量评价标准。仅5%的受访者采用统一标准评价质量。这一结果表明,推行统一翻译质量评价标准任重道远。
现代管理学告诉我们“测量带来改进(What gets measured gets improved.)”。翻译服务行业正在蓬勃发展,采用标准有利于行业规范健康成长。语言桥于2012年成立质量部,采用基于LISA QA Model的质量评价标准,对译文质量进行严格检验,确保为客户提供稳定规范服务。