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术语翻译方法

(1)基于双语括号句子的术语翻译挖掘方法

站在改善***终机器翻译译文质量的角度,我们认为术语翻译知识的质量优

先于规模。因此,我们将目光转向互联网上单语网页上大量存在的双语括号的句子。所谓双语括号句子需要同时满足下列三个条件:包含一个或多个括号;紧临括号的左边是一个术语;该术语的译文在括号内。双语括号句子包含丰富的术语翻译知识,如目标语言术语的上下文信息。相对于平行语料或可比语料而言,双语括号句子的限制更少,更新比较及时且相对更容易抽取术语翻译知识。因此我们认为双语括号句子是挖掘术语翻译知识的理想语料。如以下示例所示,挖掘术语翻译知识的主要任务是确定目标术语的左边界,因为右边界已经由括号给出,且源语言术语的边界是确定的。

各个进程有自己的内存空间、数据栈等,所以只能使用进程间通讯(interprocess communication,IPC),而不能直接共享信息。

该方法的输入为种子 URL 和种子术语词典,***终输出为带概率的术语翻译规则表,类似于统计翻译的短语翻译规则表。在工作流中,中间结果包括主题爬虫获取的Web网页和URL,双语括号句子过滤器筛选出的双语括号句子,术语左边界分类器的术语翻译候选列表,以及增量更新后的种子术语词典。

(2)融合双语术语识别的联合词对齐方法

词对齐是统计机器翻译的一项***任务,它从双语平行语料中发掘互为翻译的语言片断,是翻译知识的主要来源。在实践中,一部分词对齐错误就是术语产生的,***终的译文质量也会受到影响。如果能自动识别出平行句对中的术语对应关系,词对齐质量就能得到改善,进而有望改善术语和句子的翻译质量。

术语识别方面,基于规则的方法已基本退出历史舞台。基于统计方法的方法虽然不受领域限制,但是对于多词术语和低频术语的识别并不理想, 因而抽取的术语也存在较多噪声。所以,如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束,术语识别错误就会传递给后续阶段,***终译文质量反而难以得到提升。因此,研究如何提高术语识别和词对齐性能,并提高***终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。

为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取,我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先,为了降低对训练数据的依赖,该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次,为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响,该方法利用双语术语和词对齐的相互约束,将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行,镇江德语翻译资料,***得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。

(3)融合术语识别边界信息的统计翻译术语解i码方法

人名、地名、机构名等命名实体有明显的边界特征,镇江德语翻译介绍,相对容易进行识别与对齐。一般而言,将命名实体直接翻译方法用于统计翻译解i码器就可以取得比较好的翻译效果。但是,用与翻译命名实体的方式“直接翻译” 术语并不能明显改善机器翻译自动译文的质量。***的原因就是目前的术语识别模型还不够好,识别准确率大幅弱于命名实体识别。另外,由于术语本身是与领域高度相关的,为目标领域训练***的术语识别分类器需要大量高质量且同领域的人工标注训练语料,这进一步加大了术语识别的难度。在这种情况下,如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束,术语识别错误就会传递给后续阶段,***终译文质量反而难以得到提升。因此,研究如何提高术语识别和词对齐性能,并提高***终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。

为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取,我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先,为了降低对训练数据的依赖,该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次,为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响,该方法利用双语术语和词对齐的相互约束,将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行,镇江德语翻译公司,***得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。

译者的任务说到底还真的是一个“终i极”问题:它关乎翻译的定义,也关乎译者的身份。确立身份,是确立存在的大事。所以早在差不多一个世纪以前,德国哲学家本雅明就写了一篇在当时读起来很是莫名其妙的文章:《译者的任务》,上来***段居然就说,没有一首诗是为读者而作,没有一幅画是为观赏者而绘,没有一首交响乐是为听众而谱。也就是说,译者的任务,在高冷的本雅明看来,根本不是为了不懂原文的读者的! 更不要说是为了维护目的语的“显著特征”!

当然,本雅明这一论断并不适用于翻译实践的具体讨论,虽然本雅明自己做波德莱尔的翻译,也是个译者。他寻求的是藏身于显见的翻译行为背后的隐喻。一些认为翻译的目的就是维护母语纯洁性的学者,因为文中有一句“即使***伟大的译作也注定要成为自己语言发展的组成部分”而将本雅明引为知己,但事实上,当本雅明将他晦涩难懂的文章推进到***,得出译者的任务是“纯语言”的论断时,所谓的“纯语言”却***是指任何一种具体语言,诸如汉语,英语,德语,法语什么的。“纯语言”是形而上的,有其一定的***意义和神学意义,是上帝的,先验的语言。听上去有些神秘,做过翻译的人却还是能够隐隐约约捕i捉到本雅明的意思:两种语言尚在译者的脑中,在相遇的过程中,却尚未落实在某一种具体语言的套路之时,我们经常会产生一种错觉,有一瞬,我们已经接近了语言之“真”———这个“真”,是语言的能指与所指彼此严丝合缝,再也不会遭遇到人为割裂的状态,镇江德语翻译,无法描述,也无法在某一种具体语言中加以体现。这是经典文本呼唤翻译的根本原因:它为我们接近语言之“真”提供了无数的可能性。然而可惜的是,哪怕是对于1流的译者而言,一旦翻译完成,尽管语言之“真”的状态还能以碎片的形式散落其中,译者却悖论性的终结了自己的求真之路。唯1的希望就只是寄望于未来的其它经验,自己的,或者别人的。

词语形态错误:该标题下可能有以下几条内容。其中重要的一条就是拼写。虽然拼写检查通常是靠文字处理程序中自带的拼写检查工具自动进行的,但也可能有拼写检查工具无法识别的单词。(例如,一种语言中拼写不正确的单词在另一种语言中可能完全可以接受)另一个经常被遗忘的要点是大小写问题。英语比其他语言更倾向于使用大写字母。如果你的目标语言也使用大写,请核对该语言的使用规则(例如:西班牙语不大写周、月的天数或国籍)。如果你的语言使用重音符号(如法语、葡萄牙语或西班牙语),请确保你还记得重读的规则或查阅拼写法相关参考书。作为译者,虽然假同源词的思想已被灌输进我们的大脑,但我们仍需偶尔检查一下,尤其是那些在美国生活了很长时间的人。当你阅读一篇文本时,你可能会问自己以下几点:

·在常规的电脑拼写检查后,你是否检查过拼写?

·单词的大/小写是否正确?

·你是否已确定在必要时使用重音符号?

·如果你的语言中有带有性别结尾的词,你是否确定它们与文本中的其他词的阴阳性一致?

·你确定没有假同源词吗?

例如,它是 librerí(“书店”)还是 biblioteca (“图书馆”)呢?

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