深度翻译

摘要： 作为口头诗歌,畲族哭嫁歌具有诗性语言因素,兼具非语言(文化)因素。在实现非语言因素的深度翻译中,阐释人类学的深度描写理论可提供启示。基于此,译者通过增添副文本——内文本和外文本信息(深度描写),构成一个互动空间,让译文读者在译本与译本背景的互动中深度理解与深度阐释畲族哭嫁歌文本(深度翻译),借此尝试其翻译理论的建构。

摘要： 以陈荣捷《中庸》英译本为个案,以深度翻译为理论视角,探讨了陈荣捷在中国哲学思想翻译过程中所使用的深度翻译策略的类别和方法。研究从文外深度翻译和文内深度翻译两个维度进行展开,研究发现:前者体现为序言、前言、导读、参考书录、词汇表、索引等,后者体现为方括号加注、圆括号加注、段后评注、脚注。译者通过使用深度翻译对译文进行补充说明,对中国哲学真义进行阐释,凸显了中国哲学特质,对中国哲学典籍翻译有一定的借鉴意义。

摘要： 本文主要以叶维廉的汉语古典诗词译著《汉诗英华》增订版为具体个案,探讨译者的文化身份与其深度翻译策略选择之间的互动关系。研究发现叶维廉的海外离散经历使其具有华裔作家、汉学家和离散译家等多重文化身份,由此决定其在译本中运用了多种形式的深度翻译策略,而深度翻译策略的运用也有效提升了译本的学术性与接受度,进一步彰显了译者的多重文化身份。

摘要： 深度翻译旨在将原始语言转换为最大限度贴合目的语境的另一种语言,以此实现原始语言内涵的深刻挖掘及最大化传达。基于认知语言视角进行深度翻译研究,有助于探讨系统化、多元化翻译策略,达成不同语境下的文化交流。本文在论述认知语言学视角下深度翻译现状的基础上,从补足缺位、框架建立、内涵凸显等三个维度提出了深度翻译的策略。

摘要： 莎剧《罗密欧与朱丽叶》中含有丰富的植物意象和植物学、草药学等知识,英语世界的学者对其中的植物意象进行了多层次、多角度的阐释。通过丰富的例证考察分析认为,傅光明在《罗密欧与朱丽叶》新译中借用注释这一深度翻译方法再现此剧在植物意象及植物知识方面所体现的戏剧认识作用。

摘要： 奚如谷和伊维德的The Story of the Western Wing以现存最早、最完整的弘治本《西厢记》为底本,综合运用多种深度翻译策略,促进了《西厢记》在英语世界的传播与接受。本文从文本内、文本外两个维度进行考察,发现奚译本中的夹注、脚注、插图、介绍等形式的深度翻译策略,具有化暗为明、深层铺垫、画说文化、文学渲染等功能,最大限度地还原了王实甫原作的风貌。全球化语境下,深度开发、综合应用深度翻译策略,有助于推动中国文学、文化"走出去"。

摘要： 在全球化趋势下,典籍英译成为中国文化"走出去"的重要途径之一.文章在阿皮亚的深度翻译理论基础上,通过探析理雅各《诗经》韵诗体译本在"文本外"和"文本内"中文化元素的翻译策略,总结出合适的翻译方法,使中国传统文化在更"深"、更"美"的层面上得到传递,以此为我国典籍英译的文化传递实践提供一些启示.

摘要： 我国民族传统体育历史悠久,起源于不同区域、不同民族的农耕、狩猎、军事、娱乐和宗教等活动,蕴藏有丰富的人文思想和哲理内涵.在民族传统体育的对外译介中,充分表达其民族性、思想性的背景信息和文化内容,将使得博大精深的中华文化借助民族传统体育这个鲜活载体得到更为广泛的传播.由于民族传统体育术语用词精练、言简意长,常用的直译、音译、意译等方法无法将其文化信息充分表达出来,为此该文从不同角度论述了深度翻译在我国民族传统体育文化外译中的必要性,以期为这方面研究和应用提供新的思考.

摘要： 本文在了解湖湘文化典籍《楚辞》翻译现状基础上,阐释了“深度翻译”理论,并探讨其应用于《楚辞》英译的可行性。然后,以霍译本为案例,对《楚辞》中“深度翻译”策略进行了阐述,包括序言法、拼写注手法、脚尾加注、插图法等。认为它提高了翻译质量,为“一带一路”视域下湖湘典籍“走出去”提供了有价值的参考。

摘要： 客家节庆习俗体现了客家人的文化底蕴和历史内涵,它们是建构客家人形象的基础。对客家节庆文化语篇的翻译是从地域文化到标准文化的转换,涉及复杂的文化因素。由于深度翻译有助于保留文化异质性,在文化翻译中有较强的适应性。基于深度翻译模式对客家节庆文化翻译进行的话语语境补充、主体意图明示和社团感情表达,有助于突出原文的社会文化语境和客家人的价值观,实现译文中客家人形象的建构。

摘要： 本发明涉及一种基于深度神经网络的机器翻译方法及系统，是为了解决现有的深度神经翻译方法由于词典的限制，使得翻译结果中会出现未登录词，并且过分关注于源语言全局语境，对于源语境覆盖不足或覆盖过多的缺点而提出的，包括：对训练预料进行分词处理，得到字符向量和词向量；构造字符级双向RNN和词级双向RNN；将每个词生成的隐状态向量进行连接形成源句子的向量表示形式；计算源句子中多个词翻译成目标词的对齐概率，并通过获得的对齐概率和源语言的隐变量向量计算当前词的语境向量；将对齐模型生成的语境向量作为两层GRU的输入，计算得到目标字符生成概率；构建深度神经网络，通过深度神经网络进行翻译。本发明适用于机器翻译系统。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的手语翻译视频生成方法及系统，其中，该方法包括：通过数据集的手语视频循环训练变分自编码器模型和环状生成对抗网络模型，直至达到预设维度，输出图像低维特征序列；通过数据集的语言文本序列训练语言翻译模型，输出与图像低维特征序列对应的文本低维特征序列，以构建语言文本序列与手语视频的映射关系；基于映射关系，将待测语言文本序列输入语言翻译模型，映射出待测语言文本序列对应的图像低维特征序列，视频模型解码图像低维特征序列，生成对应的手语视频。本发明实施例的方法通过构建压缩隐空间来对图像进行降维处理，解决视频生成问题对计算机存储与计算能力的极高要求，可以使用通用语言模型进行翻译训练。

摘要： 本发明涉及一种基于深度特征翻译网络的图片纹理增强超分辨率方法，属于计算机视觉技术领域。首先处理训练数据，然后设计网络结构模型，包含超分辨率重建网络、细粒度纹理特征提取网络和判别网络。之后，采用多种损失函数相结合的方法，设计用于训练网络的损失函数。用处理好的训练数据训练网络结构模型，得到一个具有纹理增强功能的超分辨重建网络。最后，将低分辨率图片输入该超分辨重建网络，重建获得高分辨率图片。本方法能够在更细的粒度下提取到图片纹理信息，采用多种损失函数相结合的方式，相比于其他方法既保证了忠于原图，又能恢复纹理特征信息，让图片更加清晰。本方法适用于任何图片，均有较好效果，具有较好的普适性。

摘要： 本发明公开了一种翻译页表的深度预取方法、部件、微处理器及计算机设备，本发明翻译页表的深度预取方法包括在TLB命中失效时进行页表翻译，且在页表翻译过程中获得当前i级的页表项地址addr_i后，根据当前i级的页表项地址addr_i获取页表项addr_i+x，解析页表项addr_i+x获取下一级页表项的基地址；根据基地址和设定的偏移量y生成预取表项的物理地址；根据生成的物理地址从主存中获取数据作为下一级页表项的预取。本发明能够减少虚拟地址到物理地址翻译时每一级页表查找的时间，能够有效降低页表查找延迟、提高处理器性能，具有开销小、易于实现、使用灵活的优点。

摘要： 一种基于语法监督和深度强化学习的蒙汉神经机器翻译方法，本发明首先对蒙汉平行语料进行预训练处理，并利用Stanford CoreNLP对汉语语料进行句法结构分析，得到的语法解析块序列也作为神经网络的训练数据；其次，以非自回归Transformer模型作为基本翻译模型，加入卷积神经网络句子主题提取模块和语法解析块序列的预测模块；然后，使用训练数据对模型进行训练；最后，运用深度强化学习对模型的参数进行优化微调。本发明提供的算法，显式的将汉语语法知识融入神经机器翻译的过程中，使翻译的句子有更好的语法结构，使模型具有一定的可解释性，而DRL的优化微调则缓解了NMT普遍存在的词级训练目标函数和句子级评价函数不一致的问题，进一步提高了模型的翻译性能。

摘要： 一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉机器翻译方法，建立蒙古语字典和汉语字典，利用YOLO‑V7对图像进行目标检测，得到包含文本信息的特征图矩阵，使用CBOW将蒙古语文本生成词向量，为特征图矩阵加权；将加权后特征图矩阵送入深度残差收缩网络，剔除图像中与蒙古语文本不相关的特征；使用LSTM编码器对蒙古语文本进行编码，与深度残差收缩网络的特征输出融合，输入基于注意力机制的LTSM解码器，并利用注意力机制，不断更新状态，直至输出结果；使用基于GAN的SN‑GAN攻击方法攻击训练完成的模型，直至生成的对抗样本真实自然。本发明解决了由于数据稀疏带来的欠拟合问题，提高蒙汉翻译质量。

摘要： 本发明提供了一种深度学习中端到端的宠物语言翻译方法，首先，读取原始宠物音频文件；然后从原始宠物音频文件中提取宠物叫声；再将提取的宠物叫声的音频特征序列输入预先构建的端到端的宠物语言翻译模型，其中，宠物语言翻译模型包括音频编码器网络、标签预测网络、联合网络和全连接层，音频编码器网络用于根据音频特征序列获取翻译结果标签序列，标签预测网络用于根据音频编码器网络获取的翻译结果标签序列的上一翻译结果标签序列得到预测结果序列，联合网络用于将音频编码器网络和标签预测网络的输出进行叠加，全连接层用于计算音频特征序列与翻译结果标签序列的匹配概率。本发明可以实现宠物语言翻译，并保证准确性。

摘要： 用于预测蛋白质翻译后修饰位点的深度学习方法,涉及生物信息学领域。包括：从公共数据库上收集带有蛋白质翻译后修饰位点注释的蛋白质序列数据；对收集到的蛋白质序列进行去冗余处理，并删除可信度较低的位点注释信息，得到不同PTM类型的蛋白质序列集合；构建基于深度神经网络的预测模型，提取蛋白质序列的短程耦合信息和长程耦合信息；利用蛋白质序列数据集为每种PTM类型训练一个预测模型；将训练好的预测模型部署到网上得到在线预测系统；用户通过在线预测系统输入蛋白质序列文件，选择需要预测的PTM位点类型，在线系统返回PTM位点的预测结果。可以同时预测多种PTM位点，可为生物医学研究和药物设计提供相关的蛋白质信息。

摘要： 本发明公开了一种基于语音深度表征映射的语音翻译方法及系统属于人工智能领域，涉及人工智能领域，本发明基于语音深度表征映射的语音翻译方法及海量无标注数据和大量成对数据训练深度学习模型，可以方便的使用海量影视等媒体数据进行模型训练，方便的应用于各种语言语音的互译，提供了一种便捷通用的语音互译方案；本发明基于语音深度表征映射的语音翻译方法提供了一种声纹嵌入的声码器进行语音合成，可实现语音翻译发音音色指定可控，并且能够使得合成的语音保真度更高；本发明的语音深度表征映射的语音翻译系统集成了基于语音深度表征映射的语音翻译方法，能够实现语音直接翻译任务，简化了语音翻译的流程，提高了语音翻译的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的WiFi手语翻译系统及方法，该方法包括：1采集WiFi信号，获取原始CSI数据包中包含幅度和相位信息的CSI矩阵信息；2处理CSI数据，对提取的CSI子载波的幅度值用PCA(主成分分析法)进行信号滤波；3构建局部‑全局序列特征提取器建模手语动作的深度特征，建立手语动作信息的局部依赖以及全局依赖；4使用长短期记忆网络作为解码器将序列特征转换为手语句子并使用联结主义时序分类模型对手语句子进行后处理。本发明能有效降低手语识别翻译识别难度，提高手语识别翻译的便捷性和效率，能将手语实时翻译成文字。