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期刊信息/Journal information
中国外语
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黄国文

双月刊

1672-9382

flc@hep.com.cn

010-58581353

100029

北京市朝阳区惠新东街4号富盛大厦23层

中国外语/Journal Zhongguo WaiyuCSSCI北大核心
正式出版
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    基于神经网络模型的翻译语义质量量化评价

    王金铨何泊稼
    92-101页
    查看更多>>摘要：本研究基于现有译文自动评分系统中的语义变量,结合神经网络算法的Word2vec模型和Doc2vec模型,综合归纳为N-gram、语义点和文本相似度三类语义变量,共计14个语义变量,并将其纳入说明文、记叙文、议论文三种文体的翻译质量评价体系,构建回归模型.研究结果显示:(1)三类语义变量对译文成绩具有一定的预测性,每个变量与译文成绩的相关系数高低不等;(2)三类语义变量对译文成绩均有一定程度的解释力,但每类变量的单独模型回归效果弱于将所有变量统一纳入的整体模型;(3)将三类语义变量综合纳入的三种文体翻译质量评价模型拟合程度较高,效果显著.语义点与Word2vec文本相似度的贡献度较高,在三个模型中均有体现,N-gram变量受到源文本文体特征的影响,具体表现形式不一.

    神经网络模型翻译语义质量量化评价

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    口译笔记特征标注计算机辅助系统CANA的开发

    周金华董燕萍
    102-111页
    查看更多>>摘要：笔记特征是口译笔记研究的焦点,但笔记特征的标注一直采用纯手工方法,缺乏有效的工具,限制了口译笔记量化实证研究的发展.本研究开发了口译笔记特征标注计算机辅助系统CANA(Computer Assisted Note-taking Analysis system),提高了笔记特征标注的速度和准确性.CANA经过三轮测试与调试,应用于709页译员笔记手稿的标注.结果表明,使用CANA,其标注速度约为纯人工标注的4倍,是有效的口译笔记特征量化工具,可应用于口译笔记研究、教学和训练.CANA的开发是计算机辅助口译研究的一次尝试,也为未来建立口译笔记语料库提供了技术基础.

    口译笔记特征类别标注计算机辅助CANA笔记语料

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    学界动态

    112页
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    来稿要求

    封3页
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