摘要
本文利用实验研究的方法,以文学、财经和科技三种文体为样本,对6款常见的语料对齐工具进行了比较研究。研究发现:(1)除Dé jà Vu X3之外,相同文本使用docx和txt格式对对齐结果没有影响;(2)Transmate、ABBYY Aligner 2.0和memoQ 2015的对齐准确率位居前列,表现稳定;(3)使用不同体裁的文本,对齐质量也会不同。科技文本的对齐效果最佳,其次是财经和文学;(4)对齐准确率是评测对齐质量的主要指标,但不是唯一指标;(5)距离完美对齐的距离、句段长短、标签数量也影响对齐质量。本文还提出了对齐准确率的概念和计算公式。本研究对对齐工具的选择和改进具有一定参考作用。
引文
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(1)2015年11月18日,TMXMall发布了在线版对齐工具,2016年7月31日,发布单机版对齐工具Tmxmall Aligner。由于后者是付费工具,本研究采用的是在线版。
(2)见https://abbyy-ls.com/about。
(3)Tmx(translation memory exchange)是记忆库的标准格式,它可以便捷地导入到各种CAT工具的记忆库中。DéjàVu、memo Q和SDL Trados在对齐后,需要经过更多的操作,才能将对齐文件导出为tmx格式。
(4)Tmxmall生成段落对齐,这降低了对齐的难度,但同时也降低了对齐的质量,因为段落对齐的复用率很低,而从段落对齐生成句对齐的记忆库,还需要大量人工干预。
(5)此处的原文句段数是指由人工计算的原文句段数,见表2。
(6)见http://producthelp.sdl.com/SDL%20TM%20Server%202009%20SP3/en/mergedProjects/glossary/TMSGlossary.htm。
(7)以句号、分号、感叹号以及段落回车(不计算以句号、分号、感叹号结尾的段落回车)为标志计算句段数量。
(8)见https://www.rd.com/advice/parenting/teacher-inspires-harlemchildren/。
(9)见https://www.adb.org/sites/default/files/publication/159310/adbi-aseanprc-india-transformation.pdf,第23-24页。
(10)见http://www.freepatentsonline.com/y2017/0167358.html。
(11)SDL Trados2017版没有查到所支持的格式数量,20是根据SDLTrados 2007版统计得来的数据。
(12)句段切分多于原文句段数量的计算方法为:原文句段数-(切分句段数-原文句段数)/原文句段数×%
(13)取小数点后一位,四舍五入。
(14)括号内分数为对齐句段数和原文句段数之比。