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在目前我國新聞業務整體中，新聞翻譯無疑地佔了重要的一環。新聞翻譯，原不限於將美聯社等四大世界性通訊社發出的英文新聞電訊（或簡稱外電），迻譯成中文譯電，但多年來，外電翻譯一直是新聞翻譯的主體。由於客觀環境的需要，這種事實勢將持續下去。 論體裁與結構，外電有別於一般英文寫作。論新聞報導與發佈，外電也有特出的地方。無怪乎從事外電翻譯工作的人，剛起頭時常覺得格格不入，大有「英雄無用武之地」的感慨，這或許與本身的中、英兩種語文的修養無關。 不過，語文的差異，卻是外電翻譯—也是一切翻譯—的根本大難。中、英文兩種語文所屬的文化背景不同，在思想習慣和表達方式上，大異其趣。語文的鴻溝於焉產生。譯事之難，關鍵或許在此。 由於外電內容，上天下地，包羅萬象，譯者的思想習慣於是隨著到處馳聘，加上截稿時間的壓力，外電翻譯於是難上加難。 從這種意義看，要求新聞翻筆做到精確不落俗，已屬不易，要求做到通俗、簡潔、流暢、自然、實在近乎苛求。但，新聞是一種大眾讀物、簡潔、通俗、流暢清順的文字，正是提高新聞「可讀性」所必需；外電譯文，豈可例外？何況一般讀者對國外環境，遠不如國內環境熟習，譯文「可讀性」先天上或許已吃了大顧呢。 大約三年前，筆者加入外電翻譯行列，忝為一名小兵。其間，每思慕一睹介紹新聞翻譯有系統的書刊而不可得，只好隨著大部份同仁從經驗中細心摸索。一年後，私心即以外電翻譯的研究為碩士論文準備，希望以一得之愚，為立志從事外電翻譯的青年朋友們參考。 兩年來，胸中雖有此私欲，而且也不斷從工作中搜集資料，但一直徘徊在語言學（Linquistios）與語意學（Semantics）之間，無法向外移步。一年前，淺說新聞翻譯（台北巿記者公會）書出，細讀之後，胸中豁然貫通，於是逐一整理既得資料，旁加引證，而草成這篇不成熟的東西。 本文內容分五章，第一章緒論，淺說翻譯與新聞翻譯的大要或特徵。第二章認識英文新聞電訊，淺談外電的報導和形式。第三章將中、英文的基本差異，略作比較，並敘述外電翻譯中常見的障礙。第四章外電翻譯技術的探討，包括「變易詞性」「刪略蕪詞」、「整理文句次序」、「活用譯文」等技術原則。第五章結論，說明外電翻譯要以「信」（忠實原文）為最基本原則，主張行文須合乎中文習慣，且須運用新鮮的文字，脫離所謂「報章體」的窠臼。而且須盡最大努力，以求真實完美。 本論文撰寫期間，多蒙徐師佳士、曾師虛白，及中央社王家棫、王大中、黃三儀諸先生予以指導。並提供寶貴經驗，使我受益良多，師恩之隆。山高水長。謹此致謝！

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本論文應用以範例為基礎的機器翻譯技術，應用英漢雙語對應的結構輔助英漢單句語料的翻譯。翻譯範例是運用一種特殊的結構，此結構包含來源句的剖析樹、目標句的字串、以及目標句和來源句詞彙對應關係。將翻譯範例建立資料庫，以提供來源句作詞序交換的依據，接著透過字典翻譯，以及利用統計式中英詞彙對列和語言模型來選詞，最後填補缺少的量詞，產生建議的翻譯。我們是以2003年國際數學與科學教育成就趨勢調查測驗詴題為主要翻譯的對象，以期提升翻譯的一致性和效率。以NIST 和BLEU 的評比方式，來評估和比較Google Translate 和Yahoo!線上翻譯系統及本系統所達成的翻譯品質。我們的系統經過詞序調動以及填補量詞後，翻譯品質比我們前一代系統要佳，但整體效果沒有比Google Translate 和Yahoo!線上翻譯的品質要佳。 / This paper presents an example-based machine translation based on bilingual structured string tree correspondence (BSSTC). The BSSTC structure includes a parse tree in source language, a string in target language and the correspondence between the source language tree and the target language string. / We designed an English to Chinese computer assisted translation system for Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS), through the BSSTC structure reordering, directory translation, choosing translation statistics model and measure word generation. / We evaluated our system by the BLEU and NIST score and compared with Google Translate and Yahoo! Translate. By reordering selected word sequences and inserting measure words in the default translations, the current system achieved a higher quality of default translations than the previous implementation of our research group, but the overall effects still lag behind that achieved by Google and Yahoo!.

作為以漢語為母語的俄語學習者，筆者對於俄譯漢的難處有著深刻體驗。首先是語法上的難題。俄漢語皆是難度很高的語言，而且兩者在語法上的差異極大。要將這兩種語言進行互譯，難上加難。這一直困擾著筆者，相信與筆者具有相同背景的俄語學習者亦有同感。 其次是對翻譯技巧了解不夠。在筆者學習俄語的過程中，雖然在課堂上常有練習俄漢翻譯的機會，但俄語教學者很少介紹或分析具體的翻譯技巧，解釋為何應該這樣翻譯。筆者認為，當俄語學習者的俄語水平到達一定程度時，如果再輔以系統化的翻譯技巧講解，將有助於學習者增加應變能力，有意識地選用一些翻譯技巧解決俄譯漢時所碰到的困難，進而提升譯文品質。出於想要克服俄漢翻譯時在語法方面碰到的困難、提升自我翻譯水平，同時希望本研究成果能作為俄語學習者、教學者、翻譯者和研究者的參考，筆者選擇俄譯漢中的語法轉換作為本論文研究主題。 本論文分為四章。第一章為導言，說明研究動機、目的、方法與限制。 第二章為理論基礎與文獻探討。本章將針對與本論文相關之主要理論進行介紹和討論。本論文係探討俄漢翻譯中的詞類轉換和句法轉換問題，理論部分涉及數門學科：首先，從語法方面來說，討論詞類和句法層面的轉換問題，就必須掌握俄漢語的詞類、句子成分、句式等概念；再者，從翻譯方面來說，等值不但是評斷譯文正確與否的標準，也是翻譯的理想境界；為了達到等值，進行翻譯時，我們常必須借助一些翻譯技巧，使譯文能夠明確易懂、文句通順，而轉換正是常用的技巧之一；最後，翻譯是把一種語言轉換成另一種語言的活動，需要通過對比分析，我們才能夠確定原語和譯語中哪些成分是可以翻譯對應的、對應的程度如何，亦即原語和譯語是否等值。可以說，翻譯過程本身就是一種對比的方式，也是對比之後的結果，所以翻譯又和對比語言學息息相關。質此，在本章中將逐一介紹這些相關理論。 第三章討論俄漢翻譯中的詞類轉換。本章又分為兩節。第一節探討詞類轉換的原因。筆者歸納出三個主因：（1）修辭，即譯文的可讀性、語體色彩和美感效果；（2）語法，即雙方語法概念和規範的不一致；（3）俄漢語語言習慣，即雙方語言的詞語搭配習慣和思想表達習慣的不一致。第二節藉由對例句的翻譯和分析來說明常見的詞類轉換情形。一般而言，翻譯時，為了忠於原文並符合譯文的語言規範，任何詞類都有可能發生轉換。但在實際翻譯的過程中，就實詞詞類之間的轉譯而言，俄語名詞轉譯為漢語動詞、俄語形容詞轉譯為漢語副詞的轉換情形是較為常見的。俄語動詞轉譯為漢語副詞的情形則相對較少。同時必須強調，詞類轉譯的同時，經常必須使用其他的翻譯技巧，如：換詞、增詞、減詞等，俾使譯文的結構能夠完整，或使譯文能夠忠實地再現原文涵義，或使譯文行文更加自然、通順、符合漢語習慣。 第四章討論俄漢翻譯中的句法轉換，包括句子成分、單複句、主動態與被動態的轉換。本章又分為三節。第一節探討句法轉換的原因。筆者歸納出四個主因：（1）修辭；（2）語法；（3）俄漢語語言習慣；（4）交際功能因素，即根據句子實際切分理論，判斷原文所欲達到的交際目的，再決定哪一種譯法符合原文的交際意圖。例如，俄語無人稱句譯為漢語被動句，可能是為了符合原文的交際目的。第二節藉由對例句的翻譯和分析來說明常見的句子成分情形。俄譯漢時常見的句子成分轉譯情形包括：（1）俄語主語常轉譯為漢語的謂語、賓語、定語和狀語，如：主語如果由動名詞或名詞來充當，可能改譯為漢語謂語；（2）俄語謂語常轉譯為漢語主語和定語，如：謂語использоваться（使用）可能譯為漢語主語「使用」；（3）俄語定語常轉譯為漢語主語、謂語和狀語，如：俄語的「主語＋定語」結構，翻譯時需顛倒兩者的修飾關係，從而使定語可能譯為漢語主語，如：чернота глаз（眼眸的黑色），應譯為「黑色的眼眸」，定語глаз轉譯為漢語主語；（4）俄語補語常轉譯為漢語主語、謂語和定語，如：無人稱句的間接補語мне譯為漢語主語「我」；（5）俄語狀語常轉譯為漢語的主語、謂語、定語和補語，如：處所狀語в голове（在腦袋裡）譯為漢語主語「腦袋」。第三節則說明俄漢單複句和主動態與被動態的轉換情形。分析結果發現，俄語簡單句轉譯為漢語複句的情形較俄語複合句轉譯為漢語簡單句的情形多，因為俄語裡的形動詞短語、副動詞短語、前置詞短語的表達手段是漢語語法所缺乏的，這些短語經常需要用漢語的分句來表達，這使得俄語簡單句經常轉譯為漢語複句。此外，俄語被動句轉譯為漢語主動句的情形較多，因為漢語被動句的使用場合有限，受到的侷限較俄語被動句多。另外，必須強調的是，句子成分的轉換和詞類轉換、句式轉換息息相關，往往這幾種轉換情形是同時發生的。 第五章為結論，又分為兩節：總結與建議。在總結部分，筆者指出，透過第三章和第四章中例句的翻譯和分析結果，可以發現，詞類轉換、句子成分轉換與句式轉換等轉換技巧的使用，絕大多數都是為了使譯文符合漢語的思維邏輯、表達習慣和修辭特色，也與俄漢語法差異有部分關聯。從分析結果亦可看出，在翻譯過程中，各種語法轉換情形經常是伴隨發生的，如詞類轉換伴隨著句子成分轉換，句子成分轉換伴隨著句式的轉換等。此外，翻譯時，為了達到翻譯等值，譯者經常不能只單獨使用某一種轉換技巧，如詞類轉換、句子成分或句式轉換，而需要與其他翻譯技巧互相結合（如：增詞、減詞、轉換修飾對象等），才能達到翻譯等值。孤立地使用某一種翻譯技巧，可能會使譯文偏離原文意旨，或帶有嚴重的翻譯腔，或使譯文不符漢語語法規範或習慣。在建議部分，對於後續有志進行俄漢翻譯研究的研究者、俄語學習者、教學者、翻譯工作者、教材編寫者等，筆者提出了幾點建議以供參考。

本研究使用英漢平行語料庫，試圖從中找尋英文與中文之間的翻譯情形，我們將英文及中文的動名詞組合 (V-N-collocation) 作為觀察對象。本研究各別分析英漢專利平行文句語料庫及科學人雜誌英漢對照電子書兩套語料庫，將中英文互為翻譯的文件視為一體，觀察英文及中文語言其中的特定結構及共現性 (collocation) ，建構由真實世界的語料所反應的語言翻譯模型。 　　我們使用技術名詞表將平行語料庫進行技術名詞斷詞，再將句子進行結構剖析得到關係樹 (dependency tree) ，並利用關係樹結構及近義詞典取得英漢動名詞組合。本研究運用英漢動名詞組合建立英文動詞與名詞的翻譯模型，我們的系統可以根據不同的模型推薦翻譯，並比較這些翻譯模型的成效；最後也加入中文語言使用者翻譯英文動詞的實驗與本研究的翻譯模型效果作比較，結果顯示本研究的翻譯模型比起受試者，可以有較好的推薦效果。 / In our investigation, we are interested in English Verb-Noun collocation (V-N collocation) and the corresponding usage in Chinese. To discover English-Chinese V-N collocation, a rich corpus is needed; therefore, we obtained one million English-Chinese parallel patent sentence pairs and seven years of bilingual Scientific American as two corpora to analyze. We trained translation models to find the usage of V-N collocations in English and Chinese. Given English V-N collocation and corresponding Chinese information, our system can recommend the proper translations of the English verb or object in collocation according to the translation models. We experimented ten formulas to train our models using two corpora, and observed similar trends in the analyses. Preliminary comparisons of the translation quality of human subjects and our system indicated that our system could offer better recommendations for the translation tasks.

由國際教育學習成就調查委員會統一命題之國際數學與科學教育成就趨勢調查測驗，為便於台灣中小學生施測與理解，英文原文試題內容需要經過許多人工討論及翻譯時間。為了增進翻譯內容一致性及其效率，我們設計一套符合測驗試題的輔助翻譯系統，將不同格式的試題文件，經執行語法分析式的片語擷取和字典查詢，透過使用者介面，選擇合適的片語詞彙翻譯選項和詞序調整，以及提供目前常用之線上翻譯服務、回顧翻譯類似句、以及加減詞彙等功能。為了能提昇翻譯詞彙的選擇正確性，我們記錄翻譯者選詞動作，讓翻譯者能回顧過去曾處理過的翻譯類似句，並且按照系統提供之選詞頻率資訊、科學領域的期刊語料之詞頻統計，以及利用統計式中英詞彙對列和語言模型，更改選詞的優先順序。我們嘗試以過去試題為實驗對象，按年級及學科區分6大試題類別，搭配4種選詞策略，透過BLEU及NIST之翻譯評估指標比較線上翻譯系統和本系統，實驗結果顯示在各實驗組的評估上均有優於線上翻譯系統的效果。 / Test items used in the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) are designed by The International Association for the Evaluation of Education Achievement, for facilitating education scientists to measure students’ competence in science and mathematics. Translating the English items into Chinese items demands a lot of work. Therefore, we would like to offer a computer-aided translation environment to improve the consistency and efficiency of the translation process. Through the user interface, translators could input different document format of test items, use phrase analysis and dictionary to find different phrase translations, and adjust word orders. Users of our system may obtain translations from on-line translations provided by Google and Yahoo, can look for previously translated items that contain specific word patterns, and so on. For selecting appropriate Chinese translations for English words, we considered users’ past selection, word frequencies in relevant corpora, and other language-related information in parallel corpora. We employed test items used in TIMSS 1999 and TIMSS 2003 to evaluate the effectiveness of our translation environment. Translations recommended by our system were compared with actual Chinese translations of the test data, and the similarity was measured with the BLEU and NIST metrics. Experimental results indicate that our system performed better or similarly with Google and Yahoo on-line translation systems.

中文可說是個篇章導向的語言(discourse-oriented language)，以篇章為其基本單位，數個中文子句不藉連接詞即可連結成主題串(topic chain)。當如此龐大的篇章單位翻譯成主語顯著的英文時，譯者會面臨的困難是，如何將主題串切割成數個英文句子。然而，此議題卻鮮少前人研究。因此，本論文試圖探討中文主題串英譯時的翻譯策略，並著重於斷句的影響因素。分析的語料來自漢英對照版的台灣光華雜誌以及翻譯教科書。為了瞭解翻譯策略，本研究分析中文的語意分段標記與資訊順序，並與譯文比較。分析結果顯示譯者在翻譯時會採用三種策略：反映段落標記(Reflecting the Markers)、建立語句關係(Establishing Textuality)、重整資訊(Rearranging Information)。第一個策略是將中文段落標記作為英譯斷句的依據。段落標記包括三類：主題的形式、連接詞、標點符號。第二個策略，建立語句關係，表示英譯斷句依據中文主題串各句子之間的篇章關係。第三個策略，重整資訊，表示透過增加、刪除、調換順序等方式調整原文的資訊。 / Chinese is considered a discourse-oriented language. The basic unit of the Chinese language is discourse-based. Several Chinese clauses can be linked together without any connectives to form a topic chain. When such a large discourse is translated into English, a subject-prominent language, translators may have difficulty deciding how to segment a Chinese topic chain into English sentences. However, little research has been done on this topic. The present study aims to explore translation strategies used in translating Chinese topic chains into English. In particular, the demarcation mechanism will be the focus. Chinese-to-English translation data from Taiwan Panorama, a Chinese-English bilingual magazine, and from translation textbooks are collected for analysis. The demarcation markers and information flow in Chinese are analyzed and compared to understand how they are treated in the English translation. Three strategies have been found: Reflecting the Markers, Establishing Textuality, and Rearranging Information. Reflecting the Markers is to reflect the Chinese boundary markers as English demarcation points. Boundary markers contain nominal references of topic, connectives, and punctuation marks. Establishing Textuality is to organize the Chinese topic chain based on the internal textual relationships. Rearranging Information is to add, delete, or reorder the information.