检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邓佳雨 李龙泉 Deng Jiayu;Li Longquan(Chongqing College of International Business and Economics,Chongqing,401520,China)
机构地区:[1]重庆对外经贸学院,重庆401520
出 处:《语言与文化研究》2025年第2期146-150,共5页Language and Culture Research
摘 要:随着人工智能技术的发展,基于神经网络的机器翻译使用深度学习技术,译文质量得到显著提高,但仍存在一定局限性。“机器翻译+译后编辑”的模式已普遍运用于翻译实践中,成为提高翻译生产力的有效方式,在语言服务行业的作用日益显著。本文以信息与通信技术文本的日汉翻译为例,从提高准确性与可读性两个角度,探讨译后编辑策略,以期为信息与通信技术文本的翻译提供一定的借鉴。With the development of artificial intelligence technology,neural network-based machine translation uses deep learning technology to significantly improve the quality of translation,but there are still some limitations.The model of“machine translation+post-translation editing”has been commonly used in translation practice,which has become an effective way to improve translation productivity,and its role in the language service industry is becoming more and more significant.This paper takes the Japanese-Chinese translation of ICT texts as an example,and discusses the post-translation editing strategy from the perspectives of improving accuracy and readability,with a view to providing certain reference for the translation of ICT texts.
关 键 词:机器翻译 译后编辑 信息与通信技术文本 日汉翻译
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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