【摘 要】
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2016年以来神经网络机器翻译的应用大大提高了机器翻译的译文质量,这使得人机合作翻译模式重新被笔译工作者所接纳。本文认为,今后一部分特殊类型文本的笔译形式将转变为以机
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2016年以来神经网络机器翻译的应用大大提高了机器翻译的译文质量,这使得人机合作翻译模式重新被笔译工作者所接纳。本文认为,今后一部分特殊类型文本的笔译形式将转变为以机器译文作为初稿再由人工进行译后编辑。本文的主旨是研究分析机器翻译对人工译后编辑的影响因素,是对翻译过程的探究;主要讨论译员在机器译文基础上再编辑的技巧,而不是简单将人机翻译的结果进行对比。本文选取了四种不同类型的文本,探讨人工翻译被机器翻译误导的典型案例,对比机器翻译在不同文体中的翻译质量,总结出不同文体中在机器译文初稿上进行人工编辑的注意事项。通过对比研究发现,谷歌神经网络算法自动翻译引擎在信息类文本翻译中的译文准确率最高,并且谷歌神经网络算法也适用于视频字幕的初步翻译。
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