谈语义分类在对外汉语教学中的运用

语义是语言的一个组成部分,也是人类社会中一个极为重要的影响各个方面的现象.20世纪80～90年代以来,随着机器翻译、符号学、信息论、认知科学等学科的迅猛发展,语义已成为许多学科研究的中心课题,语义学这个昔日的"灰姑娘",开始受到诸多的青睐.语义理论的研究和发展,将为语言教学开辟出一个广阔的发展空间;但如何使这些研究成果科学有效地指导语言教学,尤其是对外汉语教学,其间却还有很长的路要走.本文不揣浅陋,拟就语义分类在对外汉语教学中的运用略陈管见.     

跨语言计算机网络中的语言通讯障碍及解决办法

本文首先回顾了多语现象带给人类的种种不便。计算机网络的出现使得这一古老的问题更加突出。为解决这一问题,本文简要介绍了一种基于网络的机器翻译系统DLT(分布式语言翻译系统)。考虑到这一系统的复杂性和FAHQ在近期内是难以实现的。作者提出了一这基于国际语学中通用语法概念的网络语言通讯方法。     

机器翻译及计算机辅助翻译面面观

本文简要分析了机器翻译技术的作用,翻译认知过程,机器翻译策略,机器翻译错误类型,计算机辅助翻译,及机器翻译对人类翻译的影响。     

机器翻译中的多义问题探析

机器翻译（Machine Translation）是自然语言处理中的一个研究分支，其发展应建立在完善的语言学研究的基础上。词义学层面中词性的多样性、词义的多义性和格的多义性，语用学层面中的指示多义性及会话含义多义性给机器翻译造成了障碍，而加强机译系统中的词典研究，重视机译系统中上下文的处理，设计强有力的机译文法体系则是解决这些问题的有效途径。     

机器翻译的可信度与人工干预

从认识论和语境制约角度分析机器翻译的可信度与人工干预的关系,指出人工干预是提高机器翻译可信度的必要补充,语境制约决定机器辅助翻译和机器翻译的目的,因而要消除全自动、高质量的机器翻译以及认为机器翻译系统应作为“单个、卓越的黑匣子”而存在等错误概念。     

计算机辅助翻译在翻译教学中的应用

计算机辅助翻译(CAT)在翻译教学中的应用还没有在中国高校教学中得到应有的重视。文章区分了机器翻译与计算机辅助翻译,梳理了计算机辅助翻译的流程,指出了计算机辅助翻译研究存在的不足。文章认为,翻译教学应与计算机辅助翻译技术的教学相结合,计算机辅助翻译技术的培训应在高校的课程设置里占一席之地,这样才有利于培养面向市场、面向职业的外语和翻译人才。     

机器翻译中的问题与对策

机器翻译是人类利用计算机进行的自然语言间的相互翻译。由于语言、文化间的差异,传统机器翻译还存在不少问题。运用语料库英汉自动化翻译系统,可以有效地解决机器翻译中的一些问题。     

浅谈国内机器翻译软件

随着因特网的日益发展和深入, 国内上网、用网的热情越来越高, 但语言环境却阻碍了大多数不懂英语或英语水平不高的人。因此, 国内机器翻译软件专家及时推出了他们的“作品”, 面对报刊上极有吸引力的宣传, 文章给予了冷静的分析。     

国内三款常用机器翻译软件在金融领域的翻译质量对比

随着互联网和大数据技术近年来迅速发展,机器翻译软件层出不穷。同时,随着国际经济贸易往来的日益密切,金融英语得到广泛使用。手机翻译软件能够提高翻译的效率和质量,而在面对翻译软件开发商大力宣传各自软件的优点时,学生译者和没有实际使用经验的人群往往不知如何选择适合自己翻译需求的手机翻译软件。该文针对谷歌翻译、搜狗翻译和网易有道词典三款常用机器翻译软件,从金融文本的特点入手,对比三款软件在操作的易用性以及使用的功能性方面的异同,指出它们各自的优缺点,为用户今后选择机器翻译软件提供参考。     

基于子树交换的神经机器翻译数据增强方法

神经机器翻译在双语资源丰富的场景下，具有良好的性能，但在资源稀缺的情况下，其翻译性能急剧下降.针对稀缺资源翻译任务，本文提出一种基于子树交换的数据增强方法.首先，将目标端句子生成对应的句法树；其次，使用子树交换算法生成新的伪单语数据；最后，利用反向翻译方法生成目标译文，构成伪平行数据.实验结果表明，同基线模型和已有数据增强方法能相比，基于句法子树交换数据增强方法能显著提高模型的翻译性能.