【摘 要】
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目前,随着跨文化交际增加、国际竞争不断增强,需要进行翻译的内容越来越多。由于翻译会消耗大量的精力和时间,机器翻译应运而生。机器翻译经历了最初的IBM模型、基于规则(RBM
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目前,随着跨文化交际增加、国际竞争不断增强,需要进行翻译的内容越来越多。由于翻译会消耗大量的精力和时间,机器翻译应运而生。机器翻译经历了最初的IBM模型、基于规则(RBMT)的二代翻译方法、基于短语的机器学习(PBMT)等多个时期。2016年9月27日,Google Translate推出新版本的翻译程序GNMT(神经机器翻译系统)引起翻译界的大变革。GNMT基于端到端的自动翻译学习方法,英法、英西的互译准确度已经超过了 90%,中英互译准确率则在80%左右。本文探讨了 Google NMT在政治讲话翻译中的应用问题,发现了在政治讲话翻译中存在的一些主要问题,并提出了一些建议。本文先简要回顾机器翻译研究历史以及机器翻译本身存在的问题、Google Translate的演变以及使用谷歌Google NMT技术进行汉译英的可行性和实用性;之后探讨了文本分类类型及具体的翻译策略;对本论文测评对象《习近平谈治国理政》中的讲话语篇进行介绍和文本类型分类;之后从语篇层面的文内因素和文外因素角度对Google NMT译出的《习近平谈治国理政》译文进行对比评析和分析;最后做出结论,发现Google NMT在应用方面具有一定的普适性,但和真正人工翻译的译文仍有距离。
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