以下文章来源于语言学通讯 ，作者通讯君
李梅 同济大学外国语学院
摘 要: 基于一项由职业译员参与的英汉机器翻译(MT)译后编辑(PE)测试,本研究探讨原文对译员译后编辑时间和质量的影响。研究表明:原文对译员译后编辑时间影响较小。原文对译后编辑质量影响不显著,且机器翻译输出质量越高,原文对译后编辑影响越小。相比之下,语言方向比原文对译后编辑质量影响更大。其中,英汉译后编辑时原文影响较小。而汉英译后编辑时原文影响较大,甚至有负面影响。同时,由于机器翻译的高质量输出,译员译后编辑重点更聚焦优化语言表达而不是更正语法和拼写等操作。该研究对理解MTPE 人机协作、认识原文与译后编辑关系及提高译后编辑生产力有一定启示。
关键词：机器翻译;译后编辑;原文;原文影响;译后编辑生产力
基金项目：国家社科基金项目“神经网络机器翻译的译后编辑量化系统模型研究”(项目编号:19BYY128)； 教育部人文社科研究项目“译后编辑自动化语言规则系统研究”(项目编号:15YJAZH033)的阶段性研究成果
作者简介：李梅,同济大学外国语学院教授,博士,博士生导师,研究方向:机器翻译译后编辑、技术写作/传播
文献来源：李梅.机器翻译译后编辑过程中原文对译员影响研究[J].外语教学,2021,42(04):93-99.
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01 引言
自2014年神经网络机器翻译(NMT) 模型提出以来,MT质量显著提升(刘洋 2017: 1145;宗成庆 2020)。2015年5月百度在线推出全球首个大规模在线NMT百度翻译系统(He 2015)。谷歌于2016年9月推出NMT谷歌翻译并迅速广泛应用于互联网。例(1)诠释了NMT与基于统计MT在译文质量上的差异(张 翔 2016)。
(1)原文:How much risk is being added by Insurer’s Banking Acquisitions?
谷歌翻译 1(2016年3月): 多大的风险正在由保险公司的银行收购增加?
谷歌翻译 2(2016年9月): 保险公司的银行收购增加了多少风险?
人工译文:保险商收购银行(股份)要增加多少风险?
例(1)显示 NMT发布后的译文2在准确性和流畅性上都大大高于NMT发布前的译文1。译文2与人工译文已相当接近。随着神经网络技术不断完善,专业领域文本翻译在训练语料较为充分时译文准确率可达75%,新闻文本可达70%左右(宗成庆 2020: 3)。修改MT译文获得与人工翻译相媲美译文的过程为译后编辑(PE)。译后编辑是指通过少量的人工修改以对机器生成的翻译进行完善的过程(李晗佶、陈海庆 2018: 103)。借助译后编辑,机器翻译比传统人工翻译大大提高了生产力(TAUS 2010;ISO 2017)。
近年来,机器翻译译后编辑越来越受到业界青睐,已然为翻译新业态(李梅、朱锡明 2013a: 87;崔启亮 2014: 68; 范武邱、白丹妮 2017:73;冯全功 2018:55)。《中国语言服务行业发展报告》数据对比显示:2016年我国 MTPE 市场需求量占总体语言需求 18%。2018 年这个数字跃升到 47%,在语言服务需求中增长最快(中国翻译研究院,中国翻译协会 2016:112, 2018:70)。MTPE已重新定义翻译流程。传统翻译有原文和译文两个文本,但译后编辑涉及原文、MT译文、译文三个文本。有了MT译文,原文作用如何?边修改MT译文边参照原文会降低翻译生产力吗?这些译员们在译后编辑过程中遇到的痛点值得探究(Hutchins 2001:6; Krings 2001:558; 李梅 2013b: 201; 董连棋、李梅 2019:57)。
基于以上观察,笔者做了一次由职业译员参与的译后编辑测试以探讨原文对译后编辑时间与质量影响,并在ISO《MTPE 翻译服务要求》基础上制定了《重度译后编辑二级评测标准1.0》。根据该标准得出的统计数据及样本分析结果对理解MTPE人机协作翻译新业态、认识原文与译后编辑关系及提高翻译生产力将具有一定启发。
02 MTPE人机协作催生新挑战
近年来,高质量MT输出使译后编辑迅速服务于翻译生产。研究证明译后编辑生产力可高出人工翻译2~4倍(Vasconcellos & León 1985:122; Kovačević 2014)。传统翻译需译员完成三个步骤:阅读原文—思考翻译—输出目标语译文。译后编辑则要求译员完成六个步骤:1)读取MT译文;2)将其与原文进行比较;3)对MT句段做出判断;4)快速决定是否采纳MT译文;5)采纳:进行MTPE;不采纳:开始原文翻译;6)输出目标语译文。前4~5个步骤均涉及MT译文和原文(TAUS 2010:13-15)。译后编辑过程中脱离原文会造成信息遗漏或添加,而参照原文会增加注意力负荷,降低译后编辑生产力。译后编辑要求尽可能利用MT输出,在保证质量的同时提高生产力以降低成本。究竟该如何处理译后编辑与原文的关系?针对该问题,笔者做了一个在线问卷调查①。调查显示:85%的受访者认为译后编辑时参照原文“十分必要”,没有人认为“没有必要”。63%的受访者译后编辑时参照原文比例高达 70% ~80%。何时参照原文?请看下图1。
从以上调研可观察到一个有趣的现象:尽管有85%的人认为原文十分必要,63%的人参照原文比例近80%。但实际上每句都对照原文的人为60%,而在遇到问题(看不懂或出现语法问题)才参照原文的人高达89%。可见人们更倾向于发现MT译文出现问题时才参照原文。现实版译后编辑实操与理论版“十分必要”相去甚远。面对MTPE这一新兴翻译业态,认识原文角色的变化、原文与译后编辑的关系十分重要。这些问题近年来逐渐受到国外学者关注( Rico & Torrejón 2012: 168; Kovačević 2014)。有的学者发现参照原文会对译后编辑生产力产生负面影响。也有学者认为参照原文与否并不会对译后编辑速度产生很大影响,但却会对最终的译文质量产生影响。本研究聚焦原文与译后编辑生产力之间关系,通过测试职业译员译后编辑表现来回答与生产力要素密切相关的时间和质量问题。即参照原文是否对译后编辑时间产生影响?参照原文是否与译后编辑质量正相关?
03 译后编辑过程中原文影响测试设计
译后编辑质量不仅取决于MT质量,也取决于用户的翻译质量要求。TAUS(2010)在调研MT与译后编辑人机协作情况后划分了两种译后编辑级别:轻度(light)译后编辑和重度(full)译后编辑。如用户对质量要求为理解级,可采用轻度译后编辑。此时译文足够好就行,即译文术语和名称正确,但语言表达不一定优雅。如用户要求为出版级,即译文达到可与高质量人工翻译媲美程度,则应采用重度译后编辑。虽译后编辑程度有别,但用户多需求重度译后编辑(TAUS 2010: 7-9)。故本研究探讨的是重度译后编辑。
3.1 测试对象、文本和MT系统
译后编辑过程中原文影响测试于2021年5月进行,共有42位职业译员参加了测试②。测试文本共四篇:无/有原文英汉MT文本各1篇,无/有原文汉英MT文本各1篇。其中,英汉文本有关新冠疫情,汉英文本有关经济。文本难度适中,尽量避免译员因查找资料而影响译员译后编辑时间的有效性。至于测试文本长度,考虑到汉语和英语的不同语言特征以及汉/英翻译产出译文字数1:1.73的对比差异③,本测试没有简单地为汉语和英语MT文本设置同样的字数。根据以上汉/英译文字数比,为两个语言对设计了不同的文本长度。英汉MT输出的两个文本长度为230字左右;汉英MT输出的两个文本长度为130单词左右。MT系统的选择为:英汉为谷歌翻译,汉英为百度翻译。如前文所述,这两个MT系统是全球最早推出的NMT系统,MT质量均处于通用领域领先水平,且皆具有广泛而稳定的用户群。因此具有较高的代表性。
3.2 译后编辑二级评测标准1.0及译后编辑测试语料处理
TAUS的《MTPE指南》(2010)对相关问题的界定与实践提供了系统全面的建议。但该指南针对基于统计/规则的MT系统制定。因此,本研究的译后编辑评测指标参照基于NMT的ISO 18587《MTPE 翻译服务要求》(2017)国际标准制定。该国标指出译员在译后编辑过程中应以理解性、对应性和规约性为三大目标。即译后编辑后的译文应易于理解、目标语与原语内容应保持对应一致关系并符合译后编辑要求及语言供应商的规约。此外,该国标对译后编辑后的译文提出六项要求,对译员进行重度译后编辑也提出八项要求。参照以上十四项要求,本研究制定了一个“译后编辑二级评测标准1.0”用于本次译后编辑测试。标准中将准确性、理解性和风格化设为译后编辑一级指标,分别对应从初级、中级到高级的译后编辑操作。一级指标下设二级指标(表1)。
表1所示指标为针对本次测试而设,不含所有ISO要求。ISO国标中将语法和句法俨然分开,但并未加以解释。而“译后编辑二级评测标准1.0”中,语法属初级一级指标准确性下的二级指标,指更正时态、语态、单复数等译后编辑操作。而句法属中级一级指标理解性下的二级指标,指MT译文造成理解不畅时所做的句子重组或语序调整。此类另一二级指标为语义,指词语添加或删除等译后编辑操作。而高级一级指标风格化下的二级指标语言风格(言风) 指遣词造句级的替换修改。其前提是MT译文可被读懂或理解。言风替换操作多带有译员英语表达偏好。限于篇幅,这里对容易混淆的语言风格、语义和句法3个二级指标给予示例说明。
例(2)中,【】内标签为我们根据“译后编辑二级评测标准1.0”二级指标为本次测试语料所做的标注。删除 表示译员删除的 MT 译文,()内为译员的添加。以上【言风】具较强的译员偏好:将“确认”替换为“对……进行确认”。【语义】指添加的“的”字操作。贴上【句法】标签的句子经历了句子重组。
04 译后编辑测试结果分析
在对42位职业译员译后编辑测试语料完成标签标注工作后④,我们进行了如下统计分析。
4.1 译后编辑时间:是否参照原文差别较小
根据数据统计,译员们在无原文参照和有原文参照时不同语言方向的MTPE时间平均值如图2所示,单位为分钟。
如图2所示的时间对比显示:参照原文比不参照原文花费更多译后编辑时间,但差别不显著。结论没有完全出乎意料。如上文所述,译后编辑有4~5步骤均与原文有关。有原文参照认知负荷增大,译后编辑时间更长。有点出乎意料的是有无原文参照在时间上差别不显著。究其原因与MT系统质量大幅提升相关。MT输出的高质量译文使译员在无原文参照时也可以较流畅地进行译后编辑,有原文参照时也无需过多关照原文。因此,有无原文对时间影响较小。就语言方向而言,英汉有无原文参照的译后编辑时间差别比汉英更小,分别为1.53分钟和2.23分钟。语言方向不同带来时间上的些微差异可能与目标语是否为母语相关。参加测试译员皆为母语为汉语者,故英汉译后编辑时译员判断较有把握,思考时间会缩短。因此,英汉有无原文参照的译后编辑时间差别不大。而汉英译后编辑时,由于MT输出的中文特色表达往往难有对应英文,因此当有原文时译员会花时间斟酌、搜索、查验,大大增加译后编辑时间。而无原文时译员能做的只是修改英文。因此,汉英有无原文的译后编辑时间差距增大。
4.2 译后编辑质量:是否参照原文差别不显著
在考察是否参照原文对译员译后编辑质量影响之前有必要分析一下四篇用于测试的MT译文质量。由于篇幅有限这里仅展示代表性片段。
4.2.1 MT译文质量分析
以下例句中,MT输出的高质量译文用单下划线标出,低质量译文用双下划线标出。重点讨论部分以波浪线标出。译员译后编辑修改用断线标出。
MT译文与原文对比显示:无漏译或增译,译文准确且行文流畅。尤其值得一提的是英汉句法功能间的成功转换。原文用波浪线标出的从句中,主语为a second wave,宾语为people,介词短语in the state为状语。而MT译文中,状语中的state变为主语,且state译为有所指的“该州”。添加“该”字既准确又富有中文特点。此外,从句中的动宾结构killed 800 people转换为主谓结构“800多人丧生”,非常贴合中文表达。此句较明显的问题是标点符号转换不准确。MT能将and输出为标点已属不易,但应用顿号。另,与疫情相关的术语处理得不够准确。lockdown 和pandemic译为一般意义的“封锁行动”和“大流行”,缺乏对当下疫情的针对性。但我们承认他们对上下文理解影响甚微。如译后编辑中断线所示,译后编辑工作不多,因MT译文几可与人工媲美。因此,无原文对译后编辑影响甚微。
MT译文与原文对比显示:无漏译或增译,译文准确且行文流畅。尤其在词语处理及词序调整上可圈可点。句级连接词and MT处理为“,并且”,非常恰当。形容词daily MT输出为“每天发生”,此处“发生”的添加使中文自然流畅,避免了机译的生硬。名词measure普通意为测量,MT译为“指标”,具有疫情术语的针对性,非常到位。名词site译为“网站”非常精准,避免了原文的泛指性。另外,两处词序的调整也恰到好处,符合中文表达习惯:1)原文句末的状语在译文中位移到句首;2)on one measure也从并列句末移到并列句前。机器的不足之处在于它没有翻译Covid-19和Our World in Data,而是保留了原文。假设读者不懂英文,保留原文会造成理解障碍。总之,如译后编辑断线所示,译后编辑工作甚少,因MT译文已达人工水平。从以上英汉MT译文的深度分析不难看出,谷歌MT的英汉翻译质量已达相当高水平。因此,有原文对译后编辑影响甚微。
MT译文与原文对比显示:无漏译或增译,译文较准确且行文流畅。MT标点符号的处理引人注目。恰当之处为在“返回潮”后MT正确断句,将逗号转换为句号。不恰当之处为:第一句话结尾处的冒号应改为句号。对比译后编辑,引号处理更是值得关注:原文中“返回潮”并无引号,MT译文也没加引号,但是人工翻译却为“潮”添加了引号以示隐喻。相反,原文中“海归”有引号,机器保留了该引号,但人工译文删去了引号。因为“海归”在汉语中为隐喻,但英语中returnee一词非常普通。只有“归”,没有“海”,失去了隐喻之意,因此没有必要用引号。另,MT译文在 returnees后错误地多出一句号。将MT和译后编辑译文对比可看出MT在处理汉语标点时面临的巨大挑战:英语有严格句法限制。一句中只含一个有时态标志的动词且一句话结束用句号标示。而汉语流水句中可含多个动词,多个语法独立的句子可以用逗号连接。我们看到例(3)原文为1句,MT译文为2句,人工译后编辑译文为3句。就语言而言,MT译文忠实地保留了原文语言。译后编辑精妙处在于:在return wave后添加occurring,不仅符合英文表达,而且暗合原文中“掀起”之意。而最后一句将The reality of改为The reality is that。句子结构变化可谓四两拨千斤:既理顺逻辑,又道出背后原因。总之,MT译文似乎十分忠实原文,但对比人工译文后发现在标点符号及语言表达上仍有较大提升空间。从以上分析可以看出,人工译后编辑貌似简单,却透着深厚的英语底蕴。无原文对译后编辑影响甚微。
MT译文与原文对比显示:无漏译或增译。译文较准确地体现原文意思,但英文表达不够地道。首先,机器断句正确,原文第一句后的逗号MT正确改为句号。就语言而言,原文“大多”一词处理十分精彩:原修饰动词短语“停留在表面”,MT变为主语,十分贴切英文习惯表达。除此之外,MT忠实地与原文保持一一对应,似乎很精确,但失去英文表达的地道性。此处译后编辑在MT输出上即可完成,与原文关系不大。事实是,译后编辑的英国人不懂中文。
综上所述,对MT译文分析显示:无漏译或增译,且译文均较准确流畅。其中,英汉MT译文在句型转换上的表现可圈可点,但术语转换与表达仍存在问题。而汉英MT译文的显著特点是“忠实”原文,故显得有些生硬。将生硬的英文改为较地道的英文一直是中国译员面临的巨大挑战,故译后编辑会花费更多时间。这也回应了4.1节中有关时间与语言方向相关性的问题。我们得出的结论是:是否参照原文对译后编辑质量影响甚微,因为MT的高质量为译后编辑提供可靠的基础。
4.2.2 译后编辑测试指标统计分析
鉴于决定译后编辑质量的关键因素之一是MT质量,基于以上分析我们假设:MT质量越高,原文对译后编辑质量影响越小。请看下面的测试统计图3,数字表示译员译后编辑操作数量。
为清晰展示数据,这里仅列举具有显著差异的中级和高级二级指标,略去了对比差异较小的初级二级指标。如图2所示,参加本次测试职业译员们译后编辑时专注最多的是语言风格和语义。在这两个主要指标上,是否参照原文对译后编辑影响不大。英汉译后编辑差距微小:语言风格相差0.09,语义相差0.1。而汉英译后编辑有无原文的差距较大:语言风格相差0.98,语义相差 0.9。这些关键数据充分证实了我们的假设,即MT质量越高,原文对译后编辑质量影响越小。
图3中不同语言方向表现出译后编辑量的显著差异值得关注。其中,英汉译后编辑的语言风格平均数为5.8,远远大于汉英译后编辑的平均数3.3。而语义则区别更大:英汉译后编辑数为7.3,汉英小于2。语言方向上的巨大差异在术语和标点上也有体现。这些明显差异显然与参照原文与否无关,但暴露了什么问题?由于论文篇幅有限,这里不做深入探讨。希望能抛砖引玉,引起关注。
4.2.3 原文与译后编辑质量关系样本分析
下面通过分析译员译后编辑样本探讨参照原文与否与译后编辑质量的关系。限于篇幅样本分析利用4.2.1节中例(3)—例(6)中的原文、MT译文和译后编辑。这里仅提供人工译后编辑译文。
上面译后编辑译文下划线部分为译员在谷歌MT基础上做的译后编辑修改,共4处:1)MT逗号译后编辑为顿号或用连词表达; 2)MT封锁行动译后编辑为封城; 3)COVID-19译后编辑为新冠疫情或类似表达; 4)MT大流行译后编辑为疫情或类似表达。根据译后编辑应最大限度利用MT译文的原则,参加测试译员如完成以上4处译后编辑便判断为全部达到译后编辑标准。针对该4处译后编辑关键点,以上三位译员的译后编辑用下划线标出。在第1)处译员1和译员2正确译后编辑,译员3没有译后编辑。在第2)处译员2正确译后编辑,译员1和译员3没有译后编辑。在第3)处译员1和译员2译后编辑恰当,译员3没有译后编辑。在第4)处译员1和译员2译后编辑恰当,译员3没有译后编辑。综上,译员1达标率为3/4,即在以上4个译后编辑点完成了3处正确译后编辑。但有一处出现过度译后编辑:将
“经历”改为“开展”,因未对译文产生负面影响故不扣分。译员2达标率为5/4,超出标准的加分处为将MT“多人”改为“余人”不仅译后编辑恰当,在文风上更符合目标语表达习惯。译员3达标率为0/4,因他没有译后编辑任何一处应该译后编辑的关键点。他唯一的译后编辑是将“最长”改为“最长时间”,在语义以及文风上均没有优化译文质量,故没有加分。
本句中有2个译后编辑关键点,皆为术语:1)将 Our World in Data和 COVID-19译后编辑为中文。译员1达标率为1/2。注意此译员删去了谷歌MT“每天发生”中的“发生”,应是参照原文所为。该译员也将谷歌MT的“在一项关键指标上”改为“某项关键指标”,也应是参照原文所为。其实这两项修改均为没有必要,此译员有过度译后编辑倾向。译员2达标率为1/2。该译员仅改动一处。译员3达标率为0/2。该译员做了两处没有必要的修改,属于过度译后编辑。
综合以上三位译员译后编辑表现,他们在无原文及有原文参照情况下表现一致。译员1达标率较高,但前后均有过度译后编辑表现。译员2达标率最高,前后表现一致。译员3达标率为0,前后也一致。这组译员的英汉译后编辑数据再次证明了参照原文与否对英汉译后编辑影响甚小。译员2的表现甚至说明参照原文对译后编辑有负面影响。下面我们来考察汉英译后编辑中另一组译员的表现。
此句译后编辑重点有3处:1)标点、2)标点+添加词、3)句型转换(详见以上例(5)分析)。译员4的译后编辑达标率:1/3。该译员较多地保留了MT译文,完全改写了一个子句。虽未能充分利用MT翻译,但修改后的语言为地道英文,可以接受。译员5的译后编辑达标率为:1/3。但有过度译后编辑的嫌疑:the添加不正确,删去a也不正确。可见此译员的英语基本功较薄弱。译员6的译后编辑达标率为:0.5/3。此译员利用MT译文最少。他完全改写了一句,更改了一处句型,如断线所示。虽译后编辑后的译文离原意较远,但较符合英文习惯表达,故得0.5分。三位译员中译员4表现最佳。他较多地利用了原文,唯一修改正确。译员5表现居中,他的修改虽有误,但他并未对MT译文大动干戈,保留相当多的MT译文。译员6在两处完全改写了MT译文,表现有些用力过猛。违背了MTPE时应遵守的基本原则:尽量保留MT译文,因为只有这样才能达到提高译后编辑生产力的目的。接下来我们考察一下这三位译员在有原文情况下的表现。
这里的译后编辑重点有2个,均为句法修改(详见以上例(6)分析)。译员4的译后编辑达标率为:0/2。译员所做的3处修改没能优化英文,反而离原意越来越远。译员5的译后编辑达标率为:1/2。该译员较多地保留了MT译文,4处修改错了3处。Understanding无需变为复数,介绍of被错改为on,译后编辑后的driven force应为driving force。译员6的译后编辑达标率为:1.5/2。该译员更改了第一句句型,译后编辑后的句子较符合英文表达习惯,故得0.5分。最后一句修改则符合比较地道的英文。该译员的问题在于不能最大限度地保留MT译文,尽管译后编辑后的译文符合英语表达习惯,但对提高译后编辑生产力贡献不大。
以上3位译员的译后编辑表现说明有无原文参照对汉英译后编辑质量具一定影响。对译员4而言,有原文参照对他非但没有帮助,反而有负面影响。译员5在原文帮助下修改的主动性有提高,遗憾的是语法错误依然不断。至于译员6,原文显然有助于他的译后编辑质量提升,但他与机器合作并不顺畅。可见汉英翻译中的决定性因素仍然是英语语言功底,尽管参照原文会给译后编辑带来一些影响。
05 结语
60年前,MT研究始于关注机器质量提升。60年后,MT质量大幅提升使人类译员可通过译后编辑与机器协作以提高翻译生产力。在这场人机协作中,原文的角色正发生变化。本研究通过由42位职业译员参加的译后编辑测试说明译后编辑过程中是否参照原文对译后编辑时间和质量的影响。统计数据及对译员译后编辑样本分析表明:原文对译后编辑时间有一定影响,但不显著。同样,原文对译后编辑质量影响也不大,且MT质量越高,参照原文与不参照原文对译后编辑影响越小。相比之下,语言方向对译后编辑质量影响很大。因此,决定译后编辑质量的关键因素是译员目标语水平。如语言能力较弱,参照原文甚至会给译后编辑带来负面影响。而译员大刀阔斧地改写MT译文背离了译后编辑的基本原则,未能最大限度地利用MT译文。这样的译后编辑操作更接近于传统翻译,无益于提高译后编辑生产力。本研究也表明,由于MT输出译文的高质量,译后编辑已基本避开如更正语法及拼写类的初级工作,而更多专注于斟词酌句的高级别语言修改。我们期待本研究能对理解MTPE人机协作、认识原文与译后编辑关系以及提高译后编辑生产力有一定启示。
注释
① 这项用“乐调查”进行的在线问卷调查于2021年3月进行。共82人参与调查,其中教师占29%,学生27%,职业译员21%。
② 本次测试得到了南京领域翻译有限公司、上海唐能翻译咨询有限公司、上海艺果信息咨询有限公司、51 找翻译、新华翻译社、云译科技有限公司、中译语通信息科技(上海)有限公司、珠海市宇扬翻译咨询服务有限公司给予的大力支持,特此致谢。
③ 根据笔者近年来对50余万字的汉/英翻译原文与译文字数统计及研究分析,汉/英翻译文字量对比为1:1.74。这一比例与英汉汉英平行语料库的双语文字对比量1:1.72非常接近(详见管新潮等 2011:39)。可见有必要对汉语和英语译文长度按照汉/英翻译合理比例来分配。
④ 陈欣月、王雨宁、孔德璐和刘世界同学参与了语料标注工作。孔德璐和王雨宁同学还参与了统计工作。在此向他们的认真工作和辛勤付出致谢。
⑤ 这里的英汉人工译后编辑译文由母语是汉语的笔者提供。汉英人工译后编辑译文由母语为英语的英国人Stuart James Gilchriest先生提供,在此致谢。
转载编辑：陈雨
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