神经网络机器翻译用于英汉同传译前准备的实证研究

发布时间：2021-10-10 05:49

　　一直以来,学术界都对译前准备有许多关注和研究。2013年,深度神经网络开始被用于翻译,机器翻译得到了巨大的发展,并且对人类译员翻译的多个环节产生影响,学术界也开始对机器翻译的作用进行大量的探讨。但是,目前对机器翻译用于译前准备的探讨仍在少数。因此,本文希望探讨将机器翻译用于译前准备的可能性以及译者对此的态度。本文首先收集了北外高翻75名学生译员的调查问卷,预先了解学生译员对机器翻译用于译前准备的态度。问卷调查显示,68%的同学曾经在以往的口译练习和口译实践中使用过机器翻译来辅助译前准备;而93.33%的同学愿意在未来的口译练习和口译实践中,使用机器翻译来辅助译前准备,可见学生译员对机器翻译用于译前准备持有比较开放包容的态度。其次,本文根据最近一次英汉同传的成绩,从75名学生译员中挑选了 14名水平相近的学生译员进行实验,将其分为可用机器翻译进行译前准备的实验组（7名学生译员）和不可使用机器翻译进行译前准备的对照组（7名学生译员）。本文对谷歌翻译的错误以及译员翻译的错误进行定位,并使用杜蕴德的同传打分工具对两组学生译员的同传表现进行量化评价。实验结束后,笔者还对实验组的学生译员进行了深度... 

【文章来源】：北京外国语大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：115 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第1章 引言
    1.1. 选题背景
    1.2. 选题目的和意义
    1.3. 研究现状
    1.4. 论文的结构
第2章 机器翻译简介
    2.1. 机器翻译发展简介
        2.1.1. 机器翻译的历史
        2.1.2. 机器翻译的方法
    2.2. 神经网络机器翻译的原理
第3章 口译译前准备模式
    3.1. 传统口译译前准备模式
    3.2. 神经网络机器翻译辅助的英中同传译前准备模式
第4章 问卷调查及实验设计
    4.1. 问卷调查
    4.2. 实验设计
第5章 口译质量评估回顾和实验结果分析
    5.1. 口译质量评估回顾
    5.2. 实验结果分析
        5.2.1. 谷歌翻译对实验组译员的影响
        5.2.2. 实验组译员与对照组译员整体表现对比
        5.2.3. 深度访谈结果
        5.2.4. 总结和原因分析
        5.2.5. 机器翻译的优缺点
    5.3. 实验设计的局限性
第6章 结语
参考文献
附录
    问卷调查
    实验材料
    译员录音转录
    质量评估标准1
    质量评估标准2


【参考文献】：
期刊论文
[1]翻译质量评价方法及其在计算机翻译评价系统中的应用[J]. 王金铨,万昕,董子云.  中国翻译. 2018(04)
[2]基于语料库技术的口译译前准备模式建构[J]. 徐然.  中国翻译. 2018(03)
[3]基于神经网络的机器翻译质量评析及对翻译教学的影响[J]. 秦颖.  外语电化教学. 2018(02)
[4]神经机器翻译前沿进展[J]. 刘洋.  计算机研究与发展. 2017(06)
[5]机器翻译特征及其与人工翻译关系的研究[J]. 胡开宝,李翼.  中国翻译. 2016(05)
[6]西方口译质量评估研究概述[J]. 徐玲.  科教导刊(上旬刊). 2015(12)
[7]论机器翻译的译后编辑[J]. 崔启亮.  中国翻译. 2014(06)
[8]口译质量评估研究的历史回顾[J]. 蔡小红,曾洁仪.  中国翻译. 2004(03)
[9]论译员的口译准备工作[J]. 张吉良.  中国科技翻译. 2003(03)
[10]统计机器翻译综述[J]. 刘群.  中文信息学报. 2003(04)



本文编号：3427774