基于神经网络机译下的科技文本翻译质量研究

随着人工智能技术的发展,机器翻译已成为目前主流翻译方式,而神经网络翻译作为其新的范式,大大提升了机器翻译的效率与准确率。文章以《经济学人》科技类文本为例,从词汇、句法、语篇三个方面分析不同神经网络机器翻译平台得出的译文,发现机器翻译过程中出现的问题,以期为神经网络机器翻译的研究提供借鉴。

跨文化视角下外宣翻译质量提升策略研究

外宣翻译作为一种跨语言、跨文化的交流活动,面临着语言文字、思维方式、价值观念差异等诸多挑战,容易导致词汇、语篇和语用层面的误读误译。影响外宣翻译质量的因素有译者的文化意识和跨文化能力、文本类型和目的、译前准备和资料收集,以及翻译工具和技术的运用等。从跨文化视角出发,提升外宣翻译质量可从加强译者跨文化意识培养、完善译前准备和资料收集、合理借助翻译工具和技术,以及建立外宣翻译质量评估机制等方面入手。