隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的高速發(fā)展,醫(yī)療人工智能發(fā)展迅猛且勢(shì)頭不減。2016年6月24日,國務(wù)院辦公廳發(fā)布了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》,對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展提供了政策支持。在這樣的背景下,筆者選擇翻譯Machine Learning and AI for Healthcare:Big Data for Improved Health Outcomes（2019）,旨在能夠及時(shí)有效地為人們普及醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識(shí)、反映醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展和前景、總結(jié)和處理相關(guān)翻譯的方法和技巧。筆者主要翻譯了該書的第二章《數(shù)據(jù)》,主要介紹了數(shù)據(jù)的概念、類型和特征、數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用以及大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)等。本報(bào)告從譯前、譯中、譯后三個(gè)階段詳細(xì)描述了翻譯實(shí)踐的過程。在譯前階段學(xué)習(xí)了“數(shù)據(jù)”和“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”相關(guān)知識(shí),從詞匯和句法方面分析了原文本的特點(diǎn),選擇翻譯工具并制作翻譯記憶庫。在譯中階段提取并翻譯術(shù)語,使用翻譯工具進(jìn)行翻譯。在譯后階段進(jìn)行了自我審校和他人審校。報(bào)告還從詞匯和句法層面進(jìn)行了案例分析:詞匯層面包括專業(yè)術(shù)語、縮略語和名詞化結(jié)構(gòu)翻譯的分析;句法層面包括被動(dòng)句和長句翻譯的分析。... 

【文章頁數(shù)】：119 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
ACKNOWLEDGEMENTS
ABSTRACT
摘要
1.INTRODUCTION
    1.1 Introduction to the Source Text and its Author
        1.1.1 About the Author
        1.1.2 About the Source Text
    1.2 Significance of the Report
    1.3 Structure of the Report
2.TRANSLATION PROCESS
    2.1 Before Translation
        2.1.1 Learning about the Background Knowledge
        2.1.2 Analyzing the Features of the Source text
        2.1.3 Selecting the Translation Tools
        2.1.4 Making Translation Memory
    2.2 During Translation
        2.2.1 Extracting and Translating Terms
        2.2.2 Translating the Source Text
    2.3 After Translation
        2.3.1 Self-Proofreading
        2.3.2 Proofreading by Others
3.CASE STUDY
    3.1 Lexical Level
        3.1.1 Technological and Healthcare Term
        3.1.2 Abbreviation
        3.1.3 Nominalization
    3.2 Syntactic Level
        3.2.1 Passive Voice Sentence
        3.2.2 Long Sentence
4.CONCLUSION
    4.1 Summary
    4.2 Implication
REFERENCES
APPENDICE
    Appendix A
    Appendix B


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]科技英語翻譯及理論探索[J]. 劉秀娟.  英語教師. 2019(12)
[2]名詞化結(jié)構(gòu)在科技英語中的應(yīng)用和翻譯策略[J]. 伍燕杰.  營銷界. 2019(13)
[3]探究科技英語翻譯的名詞化現(xiàn)象[J]. 李敏.  海外英語. 2017(10)
[4]大數(shù)據(jù)時(shí)代下的高職高專船舶專業(yè)英語課堂教學(xué)方法探討[J]. 陸萍.  人才資源開發(fā). 2016(20)
[5]“功能對(duì)等”理論在科技英語名詞化漢譯中的應(yīng)用[J]. 鮑海春.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2016(16)
[6]術(shù)語管理工具的應(yīng)用[J]. 梁愛林.  中國科技術(shù)語. 2015(02)
[7]技術(shù)視角下的翻譯質(zhì)量控制研究[J]. 王華樹,張彥希.  語文學(xué)刊(外語教育教學(xué)). 2015(04)
[8]淺析網(wǎng)絡(luò)英語縮略語結(jié)構(gòu)及其發(fā)展趨勢(shì)[J]. 楊歡.  現(xiàn)代交際. 2014(11)
[9]醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用初探[J]. 劉穎.  裝飾. 2014(06)
[10]淺析科技英語長句翻譯原則[J]. 張玉東.  現(xiàn)代交際. 2013(08)

博士論文
[1]譯者術(shù)語能力探索[D]. 王少爽.南開大學(xué) 2012

碩士論文
[1]Trados輔助翻譯軟件在科技英語翻譯中的應(yīng)用[D]. 李偉.華中師范大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3692509