基于错误类型的译前编辑策略探究

——以《边城》的神经网络翻译为例

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【摘要】机器翻译在经历了基于实例、基于统计、基于神经网络的三次迭代后，翻译质量在某些领域甚至能和专业译员媲美，人机协作的翻译模式因此成为语言服务市场的主流。译前编辑作为一种人机协作翻译模式，较少受到国内学者的关注，却对减少译后编辑工作量不可或缺。因此本文着眼于文学文本的译前编辑，采用MQM质量评估标准，对《边城》机器翻译中的错误进行归类，提出可行的译前编辑策略并检验其对机翻质量的影响，以期为机器翻译的领域适应和效率提升提供启示。（剩余7436字）

试读结束

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