基于SGC-LDA模型的财经文本主题研究

传统财经领域研究通常关注结构化数据,较少关注非结构化的财经类文本数据,并且财经文本数据蕴含的信息量巨大。针对上述问题,提出SGC-LDA(sliding-window,genetic factor and common financial topic LDA)财经文本主题研究方法。基于通用财经主题的文本噪声过滤建模,以降低噪声数据的影响;基于滑动窗口技术,同时引入财经遗传因子,保证主题的连续性;完成能够实现财经文本主题模型的SGC-LDA算法。基于真实财经文本的实证研究表明,财经文本主题主要由投资理财、民生时事、商业动态、金融市场、宏观经济、产业经济六个主要部分组成;结合财经主题特征词和财经文本对财经主题的扩充,能够更完整准确地描述其财经主题。同时模型本身表现出一定的去噪能力,且与基准模型的对比分析,也证实了所提出模型在财经主题建模方面优越的分类性能和主题连续性。

翻译的显化与隐性——财经文本人称代词汉译管窥

翻译文本的显化和隐性特征作为翻译共性的研究对象,一直是语料库翻译学研究的核心内容。以往学者对于人称代词翻译的显化和隐性研究多基于文学文本语料,且多聚焦于显化研究,鲜有学者关注翻译隐性特征。有鉴于此,本研究利用英汉财经双语平行语料库和原生汉语可比语料库,采用语际对比和语内类比的双核对比研究路线,以期探究财经文本中人称代词汉译的显化和隐性的特征以及影响翻译策略的动因。

英汉财经文本的衔接与翻译

语篇是由词、小句、长句等按照逻辑意义组合起来的,揭示出彼此之间排列组合规律的理论便是衔接理论。各种衔接手段能够将它们有序地组合起来。对于财经类文本来说,因其专业性较强、信息量较大、结构较复杂等特点,就更加凸显出了衔接手段的必要性。通过各类衔接手段的使用,可使文章结构清晰连贯,语义通顺。衔接手段的运用对于理解和翻译文本很有帮助。

英语财经文本中隐喻的翻译策略探析

隐喻不仅作为常用的修辞手法,也是一种思维方式和认知手段。隐喻也被应用于财经类文本当中,以便使读者更好地理解复杂抽象的经济概念或现象。本文以财经类英语文本为范围,从翻译策略的角度,从等价性迁移、替价性迁移、舍取性迁移三个主要的隐喻翻译方法对文本中的隐喻翻译进行举例分析,并评判探讨其跨文化交际的目的达成。

财经文本中中国主题的翻译

本文结合财经文本，并借助西方主流财经媒体的第一手资料，探讨了财经文本中中国主题的翻译。本文认为，财经文本中的中国主题可分为三个方面：国际局势和事务、经济全球化、地区组织及经济组织，在翻译中要把原文本字里行间的中国主题表达出来。

基于哈佛分析框架的汽车制造业经营与财务分析

自 2018 年以来,汽车制造业的销售收入开始呈现下滑趋势,通过对比汽车制造业和上市公司整体盈利水平,笔者发现从 2017 年开始,汽车制造业已经从成熟期逐步迈向衰退期。由于行业激烈竞争,加之“新冠”疫情影响,汽车制造业受到很大影响,在此背景下,本文运用哈佛分析框架对汽车制造业分别进行了战略、会计、财务和前景分析,发现汽车制造业已进入行业生命周期的衰退期,市场产能过剩,行业价格战频发,最终导致行业整体盈利能力下降、整体营运效率降低。但是,在“碳达峰”和“碳中和”政策的指引下,相信未来汽车制造业能再次焕发出生机与活力。

会计师事务所有基于关键审计事项的审计风格吗——基于中国上市公司披露新版审计报告的经验证据

本研究手动收集首次披露关键审计事项的中国上市公司2016-2018年新版审计报告中关键审计事项段的内容及文本信息,并计算得到其文本特征指标,建立配对样本,运用多元回归方法分析关键审计事项在披露内容和文本特征的相似度和可比性,探究我国会计师事务所在披露新版审计报告时是否表现出基于关键审计事项的审计风格。结果表明,同一年份行业内,被同一家会计师事务所审计的公司在披露事项类别文本相似度、披露详细程度、语调指标和可读性指标上都具有显著更大的相似性,因此在关键审计事项角度有独立的审计风格。本研究有利于理解关键审计事项向市场传递信息的机制和意义,以促进审计工作者通过关键审计事项段披露更决策有用的信息,提升资本市场有效性。

基于CEA框架视角下《中国经济2021》的翻译研究

文章以“理解、表达、变通”框架为支撑,以《中国经济2021》为研究对象,通过翻译案例中的原译文对比,分别从“理解”“表达”和“变通”三个方面分析译员在翻译经济文本时所用到的翻译方法与技巧,以期更好地实现文本的信息功能,提升翻译质量,同时为其他译者提供实用性建议。