我的翻译步骤和工具| 写在第一次翻译实践之后
因为翻译了<我在stackoverflow做数据科学家的一年> ，有同学来问我翻译的步骤是什么，想到社群的优势就是相互交流学习才能更快进步，因此整理成文，希望对大家有所启发。
步骤
1.通读原文，了解讲什么
2.翻译，深刻准确理解原文
3.通读译文，逐句对照修改
4.再读译文，细节润色
翻译
译One year as a Data Scientist at Stack Overflow这篇文章的时候，我是先google全文翻译，然后再修改的。但是译Buddha was a data scientist的时候是先自己翻译，然后碰到不懂再google的。
两篇用了不同的方式是因为读原文的时候感觉前者有很多数据行业的词我都不理解，所以先google可以适当排雷，减少对专有名词的误解。而后者讲饮食方式，相对来说比较生活化的话题，理解起来也不难，所以就直接翻译了。
google先翻译的好处显而易见，快速理解原文，比起碰到不懂就查词典要方便快捷。缺点是生硬的翻译会限制你对表达方式和语序调整的深入思考。
生硬的google翻译.png
而自己先翻译可以根据对原文的理解自由组织通顺的语序和符合中文的习惯表达。但耗时会长一点，不理解的地方要反复查询来确保理解无误。
两种方式各有优劣，采用哪种方式视自身情况而定。
语言学习有个i+1原则--即比自己的水平高一点点正合适。如果通篇不认识的单词很多，看都看不懂，那估计更没有动力翻译了。这种情况还是先google翻译，先了解原文在说什么，再来做精读。
翻译是更精进的精读。
修改
翻译完后，修改不必可少。
目前项目的翻译要求是终于原文流畅通顺，还远没到文学要求的字斟句酌。所以除却准确这个基本要求，首要就是读起来要通顺。
直译并不是逐字翻译。
这是说要尽量完整表达原文意思，但不是每个字都要翻译，因为中英文结构和表达方式不尽相同，还是要符合中文阅读习惯为先。
这时意识到google先翻译的后遗症了，虽然一字不漏的翻译了，但是有明显的英文表达痕迹，读起来总觉得行文不流畅，现在很多翻译类图书都总被读者诟病说翻译不好，我觉得很多都属于这种情况。所以修改的时候语序和结构还是要根据中文表达做调整，如此一来，基本这个句子就要重新写过了。所以google先翻译虽然方便但是也不见得省时间。
修改的重点就是尽量符合中文表达，让读者读起来通顺不费力。
工具
说完步骤，来讲讲工具。
1.词典
想想以前的翻译大师们可都是一个字一个字去翻纸质词典，碰到不懂的行业还要去图书馆翻各种参考书，用过纸质词典的人都印象深刻，这是件多打击信心的辛苦活儿，能坚持下来的都能有所成。
现在有电子词典，网络搜索，工具的改进让翻译这件事情变得不那么遥不可及。现在主要是翻译数据方面的专业文章，估计词典能解决80%的问题，加上搜索，能解决90%。所以词典要好好用。
我常用的两本词典.png
必应--词组和长句的解释比欧路好用很多。搜索引擎做词典最大的好处是有大量的网络使用的支持，因此在查词时，必应词典会给出网络释义，有时候比你自己找语境会更高效。
欧路--优点是可以安装各种词库，资源丰富，还可以自己制作词库。但是取词做的不好，尤其是词组。随便举个列子：
自动取词情况下，把鼠标放在terms上，
自动取词比较.png
必应自动给出了词组的解释，快速，界面简短，一眼就能扫过，移开鼠标继续阅读，基本不影响阅读效率和体验。
欧路只给了单词的解释。我设置了取词窗口只显示第一本词典。但是即使如此，页面还是有点长，而且相对的取词反应偏慢。虽然你可以调整取词的响应速度，但是太快了也会有问题，鼠标一动就弹出解释，有点影响阅读。
通常泛读用必应，词组自动显示，反应快速而且少干扰。需要精读用欧陆，词库和例句多，两本词典在不同的情况下可以交叉查询。
用法和步骤
碰到不认识的单词，查词典。
查了单词似乎也不能理解，那就要看前后是不是有词组，继续查词典。
查了词组还是不理解，通常情况是长句，结构复杂，那就整句搜索。
搜索出来也前言不搭后语，那就要查语法书了。
先查字典。必应中鼠标取词我都是关闭的，只开划译。有些词不查不影响理解就不查，但是有理解障碍的时候随手查也很方便。鼠标划取你要查的词组或者句子，必应的小图标就会在右上角出现，只要鼠标移上去，解释就会自动弹出。查单词更方便，只要双击单词，就会出现右上角的图标。
划词.png
欧路的自定义词库。这个根据个人使用习惯了。我装了2本英英词典，1本搭配词典，中英文词典同时用。可以看到欧路还内置了有道在线词典，真神奇，有道好像口碑也还不错没有用过无法比较。
如果一个词在这个语境中觉得意思不通，可以在欧路里各个词典中找例句，看语境类似的有没有，通常都能找到合适的意义。
欧陆的自定义词库.png
然后来比较下两本词典的不同平台。感觉用mac的人受到了歧视啊，有没有？
必应和欧路的支持平台比较.png
任何工具的使用都要付出学习成本。除非能大幅提高效率，否则只要目前用的顺手就不用换了。用什么工具没有太大关系。
2.搜索
解决完单词和词组，然后就是长句。
我用google翻译和bing翻译。google准确率更高些，不过有时候不确定的地方，bing翻译做交叉查询，有些网络或者专业的词汇bing能查出定义。或者直接网页搜索，会有很多资料可以翻阅，帮助理解，但是注意选择性看，过犹不及。
3.语法书
1和2的流程走完，应该能解决90%以上的句子了。最后的情况要求助语法书来查询句子结构，这属于高要求了。因为语法的功夫在平时，没有捷径可以走。不展开了。有兴趣提高英文水平的同学可以看下李笑来的《人人都能用英语》，或者关注恶魔奶爸sam的公众号，都有详细的方法论，具体实践和推荐资料。奶爸给不同基础的人学习英文都专门给出了不同的建议。
无论什么步骤工具，关键还是要实践，反馈，持续。
一些想法
在这次翻译之前，精读因为是个耗时耗力的学习方式，一直没有持续，但是这次项目做完，发现这种程度的精读对英文水平的提高有巨大的作用，超出预期。
学数据的同时把英文也提高了，翻译文章的时候顺便把数据学科也了解得更深入了。同样付出的时间能有多重学习效果，这种好事大家应该都尽量参与啊，是不是？
翻译过的同学理解的肯定比只阅读过的同学要深。而我因为要整理翻译稿，把所有这篇文章的链接都点进去大致扫了一下，想必比其他同学了解得更多一些，算是对数据学科学习的补充。
现在有方便的互联网和工具，有海量的学习资源，翻译和英文学习的条件比以前好太多。 还有这样善于引导大家学习的社群和这么多一起学习的伙伴，还需要犹豫要不要一试么？ Do then think.
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希望本文对你有所启发，下次我们再来聊点具体的翻译知识。谢谢关注。
