一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

正字法在错误记忆通道效应中的作用

采用DRM(Deese/Roediger Mc Dermott paradigm)范式,探讨汉语错误再认的影响因素.实验采用混合实验设计,并分为想象组和控制组,共54名被试参加实验,每组27名.每名被试在学习阶段进行视听两种不同呈现通道的实验,其中想象组要求被试对所呈现的词语进行正字法的判断任务,而控制组不进行该任务.测验阶段为词语再认测试,为视觉呈现.结果表明,汉语错误记忆存在通道效应,视觉通道条件下的错误记忆高于听觉通道.当在想象组中听觉通道加入正字法编码任务后,这种通道效应消失.说明正字法是编码是影响汉语错误再认的重要因素,但是其影响与国外研究不同,可能与汉语自身的语言特性和加工特点有关.     

生态翻译学视域下旅游翻译失误与改译策略——基于浙西调研

生态翻译学视域下的旅游翻译,主张译者对旅游翻译整体生态环境的适应,包括营销传播、语言文本、翻译群落、政治社会等的多元化和多层次选择。生态翻译的基本原则是平衡和谐、多维整合、多元共生、译者责任,并着重在语言维的信息传达、文化维的文化记忆构建和交际维营销传播目标的实现。浙西旅游翻译调研发现,违反生态翻译原则导致景区诸多语言性、语用性、文化性和交际性翻译失误。掏空、依归、补建、仿生等生态翻译策略为改译提供了可能路径。     

中立型时滞互联系统的H∞记忆反馈控制

为研究一类中立型时滞互联系统的H∞控制问题,当滞后时间对系统影响较小时,设计分散化记忆反馈控制器,并应用李雅普诺夫函数理论,结合自由加权矩阵和牛顿-莱布尼茨公式对系统进行稳定性分析,应用线性矩阵不等式给出系统存在外界干扰时仍能保持稳定且满足H∞性能指标的充分条件.最后应用Matlab对系统进行数值仿真,仿真结果表明,所提控制方法不仅能保证被控系统的稳定性,而且当系统存在外界干扰时能保证具有H∞性能指标.     

汉英翻译中隐性逻辑的显性化研究——以刘宇昆译《北京折叠》为例

汉语句子或句群内部的逻辑关系通常由语序来实现,而英语则通过外在形态体现逻辑关系。因此,汉英翻译时,需要对汉语源文的隐性逻辑进行显性化处理。参照英汉语言对比、语篇分析和句法学的相关理论,以汉语科幻小说《北京折叠》的刘宇昆英译本为研究对象,分析并归纳出八种汉英翻译中隐性逻辑的显性化途径,提出中国译者应着重借鉴情景具体化、增译总说词、逻辑重组这三种难度系数较高的逻辑显性化途径。     

英汉禁忌语对比与翻译

禁忌是一种普遍的社会文化现象,并反映在各民族语言中。不同民族的禁忌既有共性也有个性,这是因为世界各民族存在着明显不同的文化和习俗。同样,中西方在禁忌方面有相同之处也存在着差异,这些均在英汉禁忌语中有所体现。本文主要探讨了在跨文化交际中,英汉禁忌语的异同,以及在这些异同基础上二者的互译。     

浅议国际商务合同翻译教学中术语意识的培养

国际商务合同翻译过程中涉及多个专业的术语翻译,如法律术语、国际贸易术语、保险术语和金融术语等。作者认为在国际商务合同翻译教学中除了讲授国际商务合同的基础知识、语言特点、句法结构和合同的整体构成以及普通翻译技巧等之外,还需要重视学生对术语基础知识和术语翻译原则等方面的学习,培养学生的术语意识,提升学生的国际商务合同翻译质量和水平,并给出了培养学生术语意识的相关方法。     

英汉隐喻翻译中的同化与异化

现代隐喻理论认为人类的语言和思维都具有隐喻的特点,翻译的同化与异化是两种不同的翻译策略,本文从直译、意译、将一种文化中的形象比喻转化为目标语中相对应的已有的形象比喻、采取直译并附带解释或注释的形式以及用汉语的对句结构来翻译英语中的隐喻等几种不同的方式来探讨隐喻翻译的同化与异化问题。     

浅谈旅游资料的英译

文化信息的有效传递是旅游资料英译要解决的难题，笔者就本人的翻译实践提出以增添法、删减法及改写法等翻译技巧对原文信息进行灵活处理，以达到旅游宣传的目的。     

删除痛苦的记忆

这是一种在医学界饱受争议的药物，它可以抹去受过创伤的人的痛苦记忆，同时也能够轻而易举地消除悔恨与罪恶感。设想一下，如果一个犯罪分子服用此药后会怎么样呢?