有中国特色的术语翻译——怎样翻译冷吃兔

有四川风味特色的川菜不仅仅受到了四川及全国人民的喜爱,如今,也慢慢地得到了老外的欣赏和喜爱。对有中国特色菜名的翻译和研究,也越来越得到更多专家和学者的关注和重视。本文将以一道有地方特色的川菜为例,来探讨有中国特色的术语翻译的原则和方法。     

双层异构网络下多用户干扰对齐算法

针对多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的网络环境,基于干扰对齐技术,提出了一种双层预编码方案,首先定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差(MMSE)准则输出,仿真结果表明所提算法使得毫微微蜂窝网络的吞吐量相较于单层MMSE算法在信噪比为0~30 d B区间内平均提高了3 bps/Hz.     

蒙古语术语工作中存在的问题研究

对蒙古语的术语原则、术语翻译、术语国际化、术语研究等方面存在的问题进行分析,认为群众性原则以及“挖、创、借”原则有不妥之处,指出应当依据国际标准以及国家颁布的术语确立原则,运用蒙古语言文字的规律,采用外来语、使用前缀等方法,繁荣和发展蒙古语术语．     

基于分隔符和上下文术语的领域现象术语抽取

领域现象术语常常是复合型短语,很难根据局部上下文特征用传统的机器学习方法来抽取.为此,文中提出了一种领域现象术语的抽取方法.该方法首先用基于上下文的方法抽取得到分隔符集,然后结合分隔符集和上下文术语用改进的NC -value算法进行候选领域现象术语抽取,最后在候选领域现象术语中过滤掉名词性术语,进而得到最终结果.实验表...     

基于底表的多层扫描术语自动标注算法

以学科教材术语语料库建设为目标,实现了一种基于底表的多层扫描术语自动标注算法.该算法首先采用预测性规则模板扫描文本中未登录术语,并进行标注;其次采用最大匹配方法识别出每个可能的候选术语,把每个候选术语看作术语的定位点,扫描其上下文语境,分别调用单位术语规则模板、例外规则、部件规则、部件例外规则、例外校正规则等对扫描结果进行判断,确定候选术语的身份,并进行标注.该方法以规则的预测和限定功能为辅,充分利用了底表术语信息,取得了较高的标注准确率和召回率,开放测试F-指数达到了84%左右.     

Expertise及相关术语的译名商榷——兼谈外来术语汉译原则

术语对于一个学科的发展具有重要意义。通过追溯expertise及相关认知心理学术语的源起,分析其现有汉语译名的不足,认为外来术语汉译应遵循四项原则:准确性、专业性、可读性和一致性。据此,对该术语及相关术语的译名进行商榷论证,进而探讨四原则的内涵与相互关系。     

浅谈文论术语“性灵说”的英译

通过对性灵说文化内涵的分析,结合尤金.奈达的功能对等翻译理论和相关跨文化因素,探讨性灵说的翻译,提出采用音译法译为Xingling Theory能较好地保留和体现源语的文化色彩。     

术语定义的聚类研究

术语定义的领域聚类是一项较新的研究课题。本文采用自下而上的层级聚类的方法,基于知网进行语义相似度计算,并根据不同词类对领域区分的贡献度以及构建领域聚类特有的停用词表来进行聚类的特征项选取,实现了术语定义的领域聚类。实验取得了较好的聚类结果。     

法律领域术语部件的描述

从实现自动抽取法律术语的目的出发,立足于法律术语具有术语部件的特点,建立了由579条部件组成的法律术语部件库,并针对各种属性的术语部件做出统计分析,完成了每个法律术语部件＂生成能力＂和＂贡献度＂两个属性的详细描述。     

术语工作中文本挖掘方法的应用探索——信息管理与知识管理科技名词审定工作方法

研究了信息管理与知识管理科技名词术语的审定工作方法。该工作由全国科学技术名词审定委员会主管并委托国家自然科学基金委员会管理科学部完成。工作内容主要包括三个连续的阶段：（1）确定领域的收词范围,（2）确定术语定义,（3）确定术语的英文名称。介绍了在每一阶段所使用的工作方法、发现的问题与解决办法。目的是向从事术语审定工作的专家汇报工作,总结工作经验,并征求意见。