Jul, 2023

机器翻译下荷兰语和加泰罗尼亚语文学作品的翻译接收研究

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TL;DR研究翻译对于虚构故事接受度的影响，结果表明，直接翻译的版本在加泰罗尼亚语中有更高的参与度，享受度和翻译接受度，而荷兰读者在后编辑版本中具有更高的评分，最高的参与度和享受度是在阅读原始英文版本时报告的。
fictional storytranslationpost-editingreceptionreading patterns
发现论文，激发创造
  • 翻译中的创意：机器翻译对文学文本的约束

    本研究探讨了翻译写作中机器翻译，后编辑和无辅助翻译等三种方式的创造性表现，并发现经由人的自然翻译创造性最高，机器翻译需要进一步改善。

    Apr, 2022

  • 变形金刚时代小说的机器翻译

    本研究基于神经机器翻译技术中的 Transformer 模型，对小说文学领域的英文进行自动翻译，通过与其他三种不同模型进行自动评估和手动评估，结果表明使用 domain-specific Transformer-based 系统在表现上要优于其他三种模型。

    Nov, 2020

  • 神经机器翻译在文学文本上能达到什么质量水平？

    本文基于神经机器翻译（NMT）和短语统计机器翻译（PBSMT）训练了英语到加泰罗尼亚语的文学适应翻译系统，并在 12 部文学作品上进行了评估，结果表明基于 NMT 的系统相对于 PBSMT 的结果有显著的提升（p<0.01）, 其自动 BLEU 评估指标提高了 11%（3 个点），而人类的评估结果也证明了 NMT 翻译结果的优势。

    Jan, 2018

  • 使用源自世界文学的平行段落探索文档级文学机器翻译

    本研究提出了一种文学机器翻译方法，通过 Par3 数据集，证明专业翻译员更喜欢校对后的机器翻译输出，而不是普通的机器翻译输出。

    Oct, 2022

  • 后编辑英语：一种恶化的翻译语言

    机器翻译后编辑广泛应用于传播，其高生产率和质量优于从零开始的人工翻译。本研究通过计算分析比较后编辑和人工翻译在五个翻译方向上的不同翻译普遍规律，发现后编辑更简化、规则化，但受源语言干扰程度更高。

    Jul, 2019

  • 关于翻译怎么样？以 1989 年匈牙利政治变革为背景的文学翻译感知的新编码系统，作为一个不平衡数据集的分类问题

    通过 BERT 模型和编码系统，跟踪 1989 年匈牙利政治转型前后文学翻译感知的趋势，并研究标签间的关系。

    Aug, 2023

  • 神经机器翻译质量与后编辑表现

    本研究测试了在专业翻译中使用神经机器翻译（NMT）是否能够节省人工处理时间，并发现更好的 MT 系统确实能够减少英文到捷克文翻译过程中的修改次数，但是质量和编辑时间之间的关系并不是直接的关系，并且与短语词汇表机器翻译不同的是，BLEU 不能稳定预测时间或最终输出质量。

    Sep, 2021

  • UvA-MT 参与 WMT23 通用翻译共享任务

    通过使用一种模型处理双向任务，如最小设置的多语言机器翻译（MMT），本研究展示了在 WMT 2023 共享任务中的 UvA-MT 参与者使用两个方向：英语 <-> 希伯来语，可以实现与传统双语翻译相当的结果。通过包括有效策略，如反向翻译、重新参数化的嵌入表和任务导向的微调，在英语 -> 希伯来语和希伯来语 -> 英语两个方向上，我们在自动评估中获得了有竞争力的最终结果。

    Oct, 2023

  • 机器翻译的质量期望

    该论文旨在讨论机器翻译是如何被应用的，如何评估其输出，以及如何提高机器翻译的质量，特别是作为人类翻译的生产力增强工具，其中需要考虑翻译本身的预期生命周期以及质量评估等问题。

    Mar, 2018

  • 林语堂《笑傲江湖》自译中态度变化的基于语料库的分析

    通过使用 LIWC 和 AntConc 进行词频分析和比较研究，本研究发现由于写作目的和读者群体的不同，林语堂在自我翻译的版本中的表达更少地带有愤怒情绪，相比之下中国原版中的前 11 章的英文原版有着显著的愤怒情绪，并认为与语料库工具的使用能使合作翻译维持内容一致性及态度一致性.

    Apr, 2023