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[1]周斌,饶萍.基于实例的机器翻译评测及译后编辑修正模式[J].浙江理工大学学报,2020,43-44(社科三):236-244.
　ZHOU Bin,RAO Ping.An instancebased machine translation test and the mode of post editing[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2020,43-44(社科三):236-244.
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基于实例的机器翻译评测及译后编辑修正模式()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第43-44卷
期数:
2020年社科三期
页码:
236-244
栏目:
出版日期:
2020-06-10

文章信息/Info

Title:
An instancebased machine translation test and the mode of post editing
文章编号:
1673-3851 (2020) 06-0236-09
作者:
周斌; 饶萍
浙江理工大学外国语学院，杭州 310018
Author(s):
ZHOU Bin;  RAO Ping
School of Foreign Languages, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
机器翻译; 译后编辑; 文本类型; 错误识别
分类号:
H315-9
文献标志码:
A
摘要:
为评测机器翻译在新闻文本中的有效性，结合机器翻译发展现状，从语内和语外角度有针对性地分析机器翻译的优缺点，归纳总结基于实例的机器翻译尚且存在三类典型错误，如语内词项、语内结构性关系以及语外因素导致的识别错误。结合案例对这三类错误进行分析，提出译后编辑的重要模式，如快速译后编辑、完全译后编辑，以弥补其不足，从而提高译文质量与可读性。通过研究，希望能够有效捕捉机器翻译常见识别错误的原因，填补机器翻译常见识别错误类型的部分空缺，并进一步优化机器翻译系统设计，为新闻文本的机器翻译译后编辑提供实践参考。

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]蔡欣洁,文炳.汉译英机器翻译错误类型统计分析——以外宣文本汉译英为例[J].浙江理工大学学报,2021,45-46(社科二):162.
　CAI Xinjie,WEN Bing.Statistical analysis on types of C E machine translation errors:  A case study on C E translation of publicity text[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2021,45-46(社科三):162.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2019-06-11
网络出版日期：2020-03-26
基金项目： 浙江理工大学研究生教改重点项目（YJGZ17005)；浙江理工大学研究生课程建设项目（YKC-Z1804)
作者简介： 周斌（1993-），男，浙江宁波人，硕士研究生，主要从事科技翻译方面的研究
通信作者： 饶萍，E-mail: rpjx@163.com
更新日期/Last Update: 2020-07-03