就這兩種口譯模式的使用情況而言,交替傳譯多用於規模較小且只涉及兩種工作語言的場合,如外交會晤、雙邊談判、訪問考察、小範圍磋商、記者採訪、司法和準司法程式、宴會致詞、新聞釋出會,以及一些小型研討會等
圖1 編碼器(Encoder)示例需要說明的是,在序列到序列處理不定長序列的過程中,採用了序列的起始標記<S>和終止標記</S>來“告訴”編碼器的編碼過程何時開始與結束,也就是間接反映了當前序列的長度資訊,編碼器一般
我們有兩種方法來解決該問題:利用某個領域高質量的平行語料訓練一個翻譯模型,用該翻譯模型來衡量源語言句子翻譯到目標語言句子的偏差(或loss)
像 @Yahile 同學說的那樣,這麼操作的風險點在於:你從源語言(中文)譯入英文時是否足夠 信 達,如果不夠,就會走樣兩次
模型:神經機器翻譯模型:上圖表示的就是經典的seq2seq結構,在本文中作者採用的四層LSTM作為encoder和decoder,hidden state的維度為1000
”居然也算作直譯因為直譯和意譯有產生過分歧 我個人覺得用韋努蒂(Lawrence Venuti)提出來的歸化和異化的概念會好一點跑題了 回到直譯和意譯上面 簡單來講意譯的目的是為了讓譯文通順 讀者看得懂直譯是為了準確充分表達原文意思一些句子