本文選題：機(jī)器學(xué)習(xí)算法　切入點(diǎn)：信息增益法　出處：《外語教學(xué)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：支持向量機(jī)是文本分析領(lǐng)域應(yīng)用最多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一,但其在翻譯風(fēng)格研究中的應(yīng)用卻并不多見。本研究基于語言計(jì)量特征,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對比王科一、張經(jīng)浩兩譯者《傲慢與偏見》譯本的翻譯風(fēng)格。首先,用信息增益算法獲取兩譯者具有差異性的語言特征,然后基于這些特征構(gòu)建文本分類器即支持向量機(jī)(SVM),對兩譯者的翻譯文本進(jìn)行自動分類,最后用十折交叉法對分類器的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。研究證明,機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類準(zhǔn)確率高,且具有很強(qiáng)的預(yù)測功能,有助于判定或預(yù)測譯本或者譯者的風(fēng)格。與傳統(tǒng)方法相比,該方法省時省力,過程可重復(fù),結(jié)果精確可靠,便于處理大量陌生語料和海量特征,能發(fā)現(xiàn)文本間更細(xì)微的特征差異,為大數(shù)據(jù)時代的探索性翻譯研究提供了便利,是翻譯研究科學(xué)化的一種新的嘗試。另外,本研究結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對差異性語言特征進(jìn)行分析,分析結(jié)果與前期研究和研究者對文本的感受高度吻合,具有很強(qiáng)的可解釋性。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) is one of the most widely used machine learning algorithms in the field of text analysis, but its application in translation style research is rare. The translation style of Zhang Jinghao's translation of Pride and Prejudice. Firstly, the information gain algorithm is used to obtain the different linguistic features of the two translators. Then, based on these features, a text classifier, support vector machine (SVM), is constructed to classify the translated text automatically. Finally, the validity of the classifier is verified by using the 10% crossover method. It is proved that the machine learning algorithm has high classification accuracy. Compared with the traditional method, the method can save time and effort, the process can be repeated, the result is accurate and reliable, and it is convenient to deal with a large number of unfamiliar data and massive features. It is a new attempt to explore translation studies in big data's time, and it is a new attempt to make translation studies more scientific. In addition, this study combines statistical data to analyze the characteristics of different languages. The results are highly consistent with previous studies and researchers' perception of the text.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)外國語學(xué)院;
【基金】：教育部社科規(guī)劃項(xiàng)目“中醫(yī)漢英平行語料庫的構(gòu)建與應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號:15YJC740127) 國家社科基金規(guī)劃項(xiàng)目“譯出與譯入文本語言特征的計(jì)量風(fēng)格學(xué)研究”(項(xiàng)目編號:17BYY007)的部分研究成果
【分類號】：H059

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本文編號：1594252