科技俄语翻译应注意的问题

随着中俄间科技交流的日益频繁,科技俄语翻译中存在的问题也逐渐受到许多学者的注意。在科技俄语翻译过程中,首先必须要掌握俄汉两种语言中一定的科技语言,同时要讲究一定的翻译方法和技巧,这样才能使翻译作品更加严谨、规范。同时还要注意一些表示新事物的词的音译法以及字母名称表形术语的形象翻译法,以期达到理想的翻译效果。     

香巴拉——双生花

香格里拉,藏语又音译为香巴拉,曾经以为是遗世的独美,累积10年的独自旅行,蓦然回首,幡然顿悟——香巴拉并不孤独,她是绝美的双生花……     

浅谈古建筑术语标准化建设及英译策略

基于当前的古建筑术语研究存在缺乏统一术语名称的问题,且由于古建筑自身的特点造成翻译混乱和困难的问题,文章通过例证分析造成这两个问题的原因,并提出古建筑的术语标准化建设及其翻译的几点策略。     

利用音译和网络挖掘翻译命名实体

本文提出了一种新颖的方法,综合利用音译和网络挖掘来提高命名实体翻译的效果。具体而言,首先利用音译模型生成一个候选翻译,然后利用音译信息配合网络挖掘获得更多的候选翻译。最后,使用最大熵(Maximum Entropy)模型综合考虑源词和候选翻译之间的各种特征,如发音相似度,上下文本特征,网页共现关系等,来排序得到的候选翻译,从而决定最终的翻译结果。实验结果显示我们的方法显著的提高了命名实体翻译的精确度。     

基于多模型融合的人名翻译系统

该文提出了一种基于加权有限状态转化器(WFST)的多模型融合人名翻译框架。该框架以两个基于字符的转换模型和两个基于发音的转换模型为核心,通过加权有限状态转换器将多模型进行融合实现对人名的翻译。与单个模型相比,该文提出的方法的优势在于通过从各种信息源得到的数据价值的最大化。实验结果表明,基于多模型融合方法的人名翻译的错误率比单一模型的人名翻译的错误率降低了7.14%。     

工厂及其产品名称翻译

介绍了工厂及其产品名称的翻译方法,举例说明了这个翻译领域的问题和技巧。     

音译词归化和异化现象及特点

外来词已大量进入汉语,其中音译词的数量不可忽视.通过音译词的归化和异化现象分析其特点,探讨音译词的翻译规律.     

汉—藏人名用字音译规则研究

随着信息技术的发展,藏文在互联网上广泛使用,政府主办的报刊、杂志也逐渐有了网络版,大量的汉文材料被翻译成藏文。翻译者在音译汉文人名用字时,未能遵从统一的音译规范,导致同一人名存在多种音译形式。该文统计了五家藏文网站,发现一些公众人物的人名用字音译形式比较混乱,不但影响信息交流,而且不利于藏文自然语言处理。该文详细分析了音译混乱的原因,提出在汉—藏人名用字音译时,需要制定一一对应的音译原则;同时注重原则实践的可行性和一致性。翻译者在音译汉—藏人名用字时必须严格遵从音译原则;推行音译原则还需要依靠相关政府机构和部门。     

英语人名的汉译

正确翻译英语人名,应从英语国家人姓名的基本特点入手,不仅要注意到译音的准确度问题。正确对待约定俗成的译名,遵循名从主籍的原则,还应结合上下文语境以及了解其文化内涵、民族心理、语言特征等方面,采用音译和意译相结合的办法,这样才能忠实于原文,使人名的真实内涵得以体现。     

基于网络搜索的英汉人名翻译

该文利用搜索引擎从网络中挖掘英语人名的中文翻译。该方法综合利用翻译辅助词、英中人名共现规则、音译相似度和翻译概率。首先,利用搜索引擎从互联网上搜索英文人名的中文翻译候选。把汉语人名标注结果、翻译辅助词、英中人名共现规则和英文人名的发音音节长度结合起来提取翻译候选词。翻译辅助词有助于搜索与英文人名更相关的信息,英中人名共现规则和发音音节长度进一步缩小英文人名的翻译范围,使得英文人名的翻译搜索符合人名共现规律和发音规律。然后,根据音译相似度和翻译概率对候选词进行排序。人名翻译的绝大部分是根据发音翻译过来的,音译相似度是帮助判断两个词在发音上的相似性。翻译概率从统计上判断两个词互为翻译的可能性。实验结果表明,翻译辅助词、规则、音译相似度和翻译概率都有助于提高人名翻译的正确率。