导读:本文包含了数据翻译论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大数据,机器翻译,译者价值
数据翻译论文文献综述
孙川慧[1]（2019）在《大数据时代背景下译者的价值体现探究其对翻译教学的启示》一文中研究指出随着科技的迅猛发展,机器翻译的使用频率激增。大数据时代背景下,人工智能的迅速发展对传统翻译行业形成了巨大冲击。机器翻译成效的日趋显着,翻译生态环境发生变化,大众对译者的价值开始产生质疑。那么,人工智能环境下,译者该如何找寻和保持自身价值,这是一个值得探讨的问题。(本文来源于《英语广场》期刊2019年12期）
谷舒豪,单勇,谢婉莹,郭登级,王树根[2]（2019）在《基于数据增强及领域适应的神经机器翻译技术》一文中研究指出近年来,基于深度学习的神经机器翻译已经成为机器翻译的主流方法.神经机器翻译模型比统计机器翻译模型更依赖于大规模的标注数据.因此,当训练语料稀缺或语料领域不一致时,翻译质量会显着下降.在藏汉翻译中,训练语料大多为政府文献领域且数据稀缺;在汉英语音翻译中,训练语料大多为书面语领域且噪音语料稀缺.为了提高神经机器翻译模型在这2个任务上的表现,该文提出了一种噪音数据增强方法和2种通用的领域自适应方法,并验证了其有效性.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
谢小平,周利敏[3]（2019）在《大数据时代的语言学习研究——兼论Google翻译学习案例》一文中研究指出随着"第叁次语言学习革命"的到来,大数据对当前和未来学习产生了重要影响。大数据为学习者提供了量身定制的语言学习、数据跟踪、在线物理学习资源、学习活动分析、学习资料库和大数据分析等服务,大数据个性化学习模型分为数据分析师、语言分析技术、智能语言学习、在线服务、大数据学习过程和社会媒体学习等维度,开放大数据学习框架由巨量学习视频、可视化学习、多模态数据融入、大数据学习模式、大数据学习过程和探索学习模式等构成。Google神经网络学习是大数据学习与人工智能结合的典型,其引进的"统计机器学习"是一种新型的数据分析技术。大数据时代的语言学习具有人工智能化、"叁位一体"、开源趋势和多元学习策略等优势,但也存在不准确性、数据噪声、隐私、过度依赖统计和大数据技术等陷阱。但毋庸置疑,新型的大数据学习模式具有语言样本大、语域广、个性化和智能化等特征,不仅为学习者提供了准确、全面与动态服务,还为学习者提供了"高度智慧策略",它已成为学界和教育界研究的重大议题。(本文来源于《教育学术月刊》期刊2019年11期）
刘金婷[4]（2019）在《“《大数据百科全书》术语条目及释义的联合国工作语言翻译研究”项目中期检查暨研讨会召开》一文中研究指出2019年9月20—22日,全国科技名词委在广东外语外贸大学召开了"《大数据百科全书》术语条目及释义的联合国工作语言翻译研究"项目中期检查暨研讨会。全国科技名词委专职副主任裴亚军和广东外语外贸大学副校长何传添分别在欢迎仪式上致辞。何传添对全国科技名词委一行表示热烈欢迎,并介绍了由广东外语外贸大学承担的全国科技名词委重大项目"《大数据百科全书》术语条目及释义的联合国工作语言翻译研究"的基本进展和相关情况。他提到,《大数据百科全书》相关名词的翻译和研究是当今大数据研究的重要一环,项目组已顺利完成了《大数据百科全书》共计1457条术语条目的平行翻译。同(本文来源于《中国科技术语》期刊2019年05期）
赵政廷[5]（2019）在《译者个人知识管理(PKM)在专利翻译教学中的应用——基于大数据信息搜索与管理的教学设计》一文中研究指出背景知识一直是各类译者能力模型中重要的组成模块。译者在大数据时代并不缺乏信息查证工具,但面对专业要求较高的专利文献翻译,查证得来的碎片化信息难以形成体系,无法帮助译者克服翻译难题。文章提出了一种新的教学模式:基于现有专利翻译人才培养模式,聚焦个人知识管理理论,并结合信息时代的翻译技术,提出PKM教学法,以期帮助译者在翻译过程中高效、合理地获取和内化背景知识。(本文来源于《外语电化教学》期刊2019年05期）
刘辉,许倩雯[6]（2019）在《大数据时代背景下的翻译技术发展研究》一文中研究指出大数据时代为翻译工作注入新力量,即数字化与智能化的信息技术,因此翻译工作者只有掌握相应的信息翻译技术才能适应时代发展的需要。本文依次阐述了大数据环境对翻译工作与翻译技术的影响,最后提出相应的翻译技术培养办法,以期有参考意义。(本文来源于《信息记录材料》期刊2019年10期）
任飞宇[7]（2019）在《《奥兰多》英汉翻译中情感隐喻运动事件词汇化类型探究——整合语料库数据》一文中研究指出不同语言的词汇化类型差异一直是认知语言学领域的研究热点。尽管已有很多对于情感隐喻的研究,但在隐喻运动事件视角下探究情感表达的研究并不多。隐喻运动事件与情感的结合则能更好地展现出情感在心理上的意义建构。通过对小说与语料库数据的分析,结果显示:英汉语情感隐喻运动事件词汇化类型趋势都呈现出"S-语言>V-语言>E-语言"。但英语中"S-语言"的比例高于汉语;汉语"E-语言"比例高于英语,英语中未发现"E-语言"结构;汉语"V-语言"的比例在小说中大于英语,但在语料库中却相反。(本文来源于《外语艺术教育研究》期刊2019年03期）
崔倩[8]（2019）在《大数据时代高职商务英语翻译翻转课堂教学设计与实施》一文中研究指出为顺应大数据时代的要求,高职商务英语翻译课程教学可采用翻转课堂教学模式,从课前准备、课堂教学、课后指导叁个方面入手,科学合理设计教学流程,以增进师生互动。(本文来源于《九江职业技术学院学报》期刊2019年03期）
张昱欣,季薇,李云[9]（2019）在《基于条件投影的无配对数据跨域图像翻译方法》一文中研究指出现有的图像翻译方法在涉及两个域以上的翻译任务时缺少可拓展性和鲁棒性。为了实现高质量、高效率的翻译,提出了一种基于条件投影的无配对数据图像转换方法。该方法通过计算生成器学习到的特征信息与条件信息的相似度,来提升翻译的正确性并生成更高质量的图像。相较于现有方法,所提方法使用的参数更少、训练时间更短,并基于多个数据集验证了所提方法的有效性。(本文来源于《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
杨金蕊,赵春枭[10]（2019）在《翻译教学类方向硕士学位论文写作调查——基于2003-2017年数据分析》一文中研究指出以CNKI中2003-2017年间"翻译教学"主题的358篇硕士学位论文按年份抽取总数的25%所得共计90篇为文本研究对象,从选题、研究对象、研究方法及论文写作规范等维度进行描述性分析,并对其中所涉及5所高校共30名翻译教学方向研究生进行问卷调查及小范围访谈,呈现了当前翻译教学类硕士学位论文写作总体特点、趋势、优点与不足,探究文本分析中凸显特点的可能影响因素及某些已知问题的深层原因,并对今后翻译教学类硕士学位论文指导提出了若干建议。(本文来源于《安阳工学院学报》期刊2019年05期）
数据翻译论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来,基于深度学习的神经机器翻译已经成为机器翻译的主流方法.神经机器翻译模型比统计机器翻译模型更依赖于大规模的标注数据.因此,当训练语料稀缺或语料领域不一致时,翻译质量会显着下降.在藏汉翻译中,训练语料大多为政府文献领域且数据稀缺;在汉英语音翻译中,训练语料大多为书面语领域且噪音语料稀缺.为了提高神经机器翻译模型在这2个任务上的表现,该文提出了一种噪音数据增强方法和2种通用的领域自适应方法,并验证了其有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据翻译论文参考文献
[1].孙川慧.大数据时代背景下译者的价值体现探究其对翻译教学的启示[J].英语广场.2019
[2].谷舒豪,单勇,谢婉莹,郭登级,王树根.基于数据增强及领域适应的神经机器翻译技术[J].江西师范大学学报(自然科学版).2019
[3].谢小平,周利敏.大数据时代的语言学习研究——兼论Google翻译学习案例[J].教育学术月刊.2019
[4].刘金婷.“《大数据百科全书》术语条目及释义的联合国工作语言翻译研究”项目中期检查暨研讨会召开[J].中国科技术语.2019
[5].赵政廷.译者个人知识管理(PKM)在专利翻译教学中的应用——基于大数据信息搜索与管理的教学设计[J].外语电化教学.2019
[6].刘辉,许倩雯.大数据时代背景下的翻译技术发展研究[J].信息记录材料.2019
[7].任飞宇.《奥兰多》英汉翻译中情感隐喻运动事件词汇化类型探究——整合语料库数据[J].外语艺术教育研究.2019
[8].崔倩.大数据时代高职商务英语翻译翻转课堂教学设计与实施[J].九江职业技术学院学报.2019
[9].张昱欣,季薇,李云.基于条件投影的无配对数据跨域图像翻译方法[J].陕西师范大学学报(自然科学版).2019
[10].杨金蕊,赵春枭.翻译教学类方向硕士学位论文写作调查——基于2003-2017年数据分析[J].安阳工学院学报.2019