英汉习语

摘要： 英汉习语存在着诸多文化信息,在习语翻译中是否切合实际、是否可以全面传达所蕴含的文化信息,直接影响了跨文化交流。该文分析了英汉习语文化差异,从地理差异、价值差异、历史差异等方面进行全面的论述,提出英汉习语翻译的技巧与方式,希望能减小中西文化的差异性,减少文化的冲突,避免造成文化的误解,实现中西方文化的全面交流。

摘要： 习语是文化信息特别集中的词组或句子,是语言的精华.本文以对比语言学理论为指导,采用语料分析和比较研究的方法研究英汉习语的特性.研究结果显示,英汉习语表达中有许多共同文化特征,但也各具特点,这是不同国家语言表达方式的不同及中西方文化差异带来的必然结果.

摘要： 本文以认知语言学的框架理论为指导,以习近平总书记2021年新年贺词为例,从三个方面构建汉语习语翻译过程中译者的认知过程、认知机制和基本模式.同时,建立汉语翻译过程中习语认知操作的理论模型.本文从理论上拓展对翻译认知过程的研究,突破现有的对文本翻译的语言形式和社会功能的研究,探索翻译作为一种智力活动的内在认知机制.

摘要： 习语是语言的精华所在,在习语当中包含着非常的文化资源,而英语以及汉语由于生存环境不同、社会习俗不同、宗教信仰不同、饮食习惯不同、价值观念不同、历史神话不同等方面存在不同之处进而导致产生英汉习语的文化差异.基于此,该文将针对英汉习语的文化差异进行分析,并在此基础上探究英汉习语的翻译策略,其中包括直译翻译法、意译翻译法、倒译翻译法、增词加注翻译法、形象替换翻译法,意在为学生更好地进行知识的学习奠定良好基础.

摘要： 了解语言文化内涵,具备不同文化的敏感性和洞察力,是英语专业学生必备的学习能力,也是日后阅读、翻译、科研工作的基础前提条件.在大学英语学习中加强跨文化知识的输入,是培养学生交际能力的有效措施.本文从三个角度对英汉习语进行了对比分析,揭示了不同民族文化内涵对语言表达的影响.

摘要： 英汉成语作为语言的精华,蕴含着丰富的文化内涵,因此做好成语翻译尤为重要。成语中文化意象所采用的翻译策略:直译法、意译法、借用法等,有利于了解英汉语言差异,同时也将其负载的文化寓意传递给目的语读者。

摘要： 习语是文化的载体,是各国文化交流的传播媒介之一。英汉习语翻译除了是简单的语言的转换,更是各国不同文化的碰撞,是彼此友好交流的阶梯。因此,对英语语言学习者而言,知晓习语背后的文化底蕴也同样重要。本文就语言文化交流的方向,对英汉习语文化差异进行探究,感受不同风俗文化所带来的文化内涵,学习更好的英汉习语翻译方法,进而促进中西方文化的友好交流与学习。

摘要： 针对习语来说，它是一个国家或者地区的文化沉淀，是语文在使用的过程中出现的一些固定的或者标准的用法，承载着不同的文化符号和文化特质，是语言的精华、文化的载体。因此，要想做好习语的翻译，必须了解不同文化之间的差异，可以粗略的说就是一种文化翻译。本文就探讨了英汉的文化差异及习语翻译的一些基本技巧和策略。

摘要： 本发明公开了一种汉语习语自动识别方法，属于自然语言处理技术领域，对汉语中的成语、俗语、谚语和歇后语进行识别。其基本思想是基于习语的不可合成性，如果用一个相似的词来替换习语的某一个词，它的互信息值与之前没替换的互信息值会有很大区别。识别分大两步骤，首先在成语、俗语、谚语和歇后语中进行查找，如果找到，一定是习语；否则也不能断定该词不是习语，即进入第二步，采用同义词替换方法计算替换前后的互信息值的变化，如果变化的差值大于阈值，即可把该词识别为习语。本方法可有效提升汉语分词的准确率，对相关研究的前期语料处理提供技术支持。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习语义分割和点云配准的钢包视觉对位方法、装置及设备，基于RGB‑D相机获取的深度图片，利用SegNet网络中的编码结构提取RGB钢包图片特征，解码结构还原钢包轮廓，实现像素级精准分割，最后再从钢包轮廓分割图中提取点云信息；针对传统的点云初始配准算法的成功率低、配准不稳定、点云噪声多、部分重叠等问题，再采用一种半监督快速点云配准方法对钢包轮廓分割图的点云进行配准，以此得到钢包姿态，实现了在浇铸环节小车与钢包精准对位。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习语义蕴含的商品检索方法及存储介质，包括以下步骤：对已经标注的商品信息进行数据规范化，得到商品信息的四元组信息；根据商品信息中的标题数据进行训练引入文本生成的商品检索模型；根据商品信息的四元组信息进行训练得到商品信息蕴含模型；对待检索商品通过商品检索模型进行商品召回，得到候选商品列表；将候选商品列表中的候选商品通过商品信息蕴含模型进行蕴含度计算，根据候选商品的蕴含度对候选商品进行排序。解决了双塔式模型缺少商品信息间交互的弊端，进一步提升了相似商品排序的精度，同时由于双塔式模型的召回，节省了大量的模型计算时间与设备成本。具有更好的鲁棒性、更快的速度以及更高的精度。

摘要： 随着模型训练方法的进一步发展，越来越多的深度学习方法被用于语音增强。基于深度学习的方法在语音增强方面取得了较好的效果，但在将噪声语音映射为纯语音的过程中，DNN的输入通常是噪声语音的时域PCM或频域幅度谱。这样，输入层的单元数就太大了。它不仅增加了DNN训练阶段的复杂度，而且降低了纯语音与噪声的区别。为了提高增强语音的质量和可理解性，减少DNN输入层的单元数，本技术使用了AE与DNN相结合的降噪算法。在时域提取语音特征，利用黄金分割法确定声发射每一隐藏层的单元数。然后将声发射提取的语音特征应用到基于DNN的语音增强系统中。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习语义感知的无人机图像拼接方法及系统，其方法包括：通过单应矩阵映射获取两个待拼接无人机图像的重叠图像区域；基于深度学习语义感知网络对重叠图像区域提取无人机图像中的建筑物区域，获取建筑物分割图像；根据重叠图像区域及建筑物分割图像，获取加权融合能量成本函数，并根据加权融合能量成本函数构建加权能量有向图；根据加权能量有向图及建筑物分割图像，通过最大流及最小割方法搜索最优接缝线，通过羽化融合方法以最优接缝线为基准对两个待拼接无人机图像进行拼接，获取最终拼接图像。因此深度学习语义感知的图像拼接方法在搜索待拼接无人机图像的重叠区域时能绕开建筑物的最优接缝线，实现图像高质量拼接。

摘要： 本发明公开了一种在线学习语音识别应答装置及方法，用于将电话通话的语音识别为文字，并根据这些文字给出相关的机器语音回答，尤其是这种电话自动应答装置有在线学习的功能，可以用于替代电话人工客服，电话咨询系统、电话指挥决策系统等。本发明利用一台普通电脑的声卡实现2路模拟语音识别，结合差频原理识别和提取对话语音中的专用词汇，提高了语音识别率和回答的准确率。

摘要： 目前的语音合成技术通常只针对常用语音，如汉语、英语等。小语种的语音合成技术却少有人涉足，主要原因为小语种使用人数较少、语料搜集困难等。针对现有小语种语音合成的不足和难点，本发明提供了一种基于隐式音素转换的小语种迁移学习语音合成方法，主要利用迁移学习将主流语种中学到的知识应用到小语种合成中，并且提出音素转换网络解决了不同语种中输入特征不匹配的问题。该方法所需小语种预料数量低，训练速度快，能有效实现小语种的语音合成。

摘要： 本发明提供了一种基于多任务学习模型的语种识别方法，所述多任务学习模型包括主任务模型，所述主任务模型为ECAPA‑TDNN网络模型，所述主任务模型包括帧级别层、统计池化层和段级别层，待识别的声学特征依次经过帧级别层、统计池化层和段级别层，所述方法包括以下步骤：步骤一：帧级别层从所述声学特征中提取语音片段的帧级特征；步骤二：统计池化层和段级别层根据所述帧级特征对判断所述声学特征对应的语种；所述多任务学习模型包括辅助任务模型，所述辅助任务模型为CPC模型，所述方法还包括以下步骤：步骤三：将所述帧级特征输入到所述CPC模型中，得到上下文信息；步骤四：将所述上下文信息输入到联合损失函数中得到联合损失；步骤五：将所述联合损失反馈到主任务模型中并调整任务模型中的相应参数。本发明的模型能够在对语种进行识别的同时进行学习，不段地更新相应的参数，使语种识别更加准确。

摘要： 本发明提供一种基于任务的焦点损失提升多语言元学习语音识别方法。该方法基于任务的焦点损失改进多语言元学习对任务不平衡的忽略，基于每个任务的查询损失引入了难任务调节器，引导模型更加关注难任务，并且为了充分利用难任务的数据，同时使用支持集梯度与查询集梯度来更新元参数。此外，本发明还在样本层面解释了难任务调节器的意义，经过公式推导，发现它与任务内样本的预测概率乘积成反相关。通过使用本发明方法，可以使模型学习到的初始化更加均衡，更加充分地利用了所有源语言的知识，从而能够有效的对目标语言进行泛化。

摘要： 一种可以学习语音命令的新型取暖桌，它涉及语音控制技术领域。它包括麦克风、语音处理芯片、微控制器、控制面板，所述麦克风连接语音处理芯片，语音处理芯片与微控制器相互连接，微控制器与控制面板电性连接；所述微控制器包括数据读取模块、数据存储模块，所述数据读取模块与数据存储模块电性连接。它通过语音控制的基础上，增加学习功能，把用户需要控制的命令，让用户自己进行学习录制，然后保存到数据存储模块里，这样就记忆住用户的控制指令，不管是哪种方言，语音发声异常，都能进行学习，达到真正的定制话语音控制效果，解决了现在市场上针对不同地域的存在的普通话差异问题。