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翻译技术常用50个核心术语

日期：2024-11-10 作者：caijiyuan caijiyuan 评论：0 移动：http://mip.riyuangf.com/news/614.html

核心提示：翻译技术术语：1. 机器翻译（Machine Translation）：使用计算机自动翻译的技术。2. 翻译记忆（Translation Memory）：用于保存

翻译技术术语：

1. 机器翻译（Machine Translation）：使用计算机自动翻译的技术。

2. 翻译记忆（Translation Memory）：用于保存和重复使用翻译文本的数据库。

3. 对齐（Alignment）：将源语言和目标语言的对应部分匹配起来的过程。

4. 术语库（Terminology Database）：保存特定领域术语和翻译的数据库。

5. 跨语言信息检索（Cross-lingual Information Retrieval）：在不同语言间进行信息检索的技术。

6. 语料库（Corpus）：大规模的语言数据集合。

7. 语音识别（Speech Recognition）：将口语转化为书面文本的技术。

8. 自然语言处理（Natural Language Processing）：计算机处理和理解人类语言的技术。

9. 语音合成（Speech Synthesis）：计算机生成人类语音的技术。

10. 文本分类（Text Classification）：将文本按照特定类别进行分类的技术。

翻译技术常用50个核心术语

11. 词义消歧（Word Sense Disambiguation）：确定单词在不同语境中的准确意义的技术。

12. 句法分析（Syntactic Parsing）：分析句子结构和语法关系的技术。

13. 语义分析（Semantic Analysis）：理解文本中单词和句子的意义的技术。

14. 文本规范化（Text Normalization）：对文本进行格式化和标准化的技术。

15. 文本转换（Text Conversion）：将文本从一种形式转换为另一种形式的技术。

16. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中特定实体（如人名、地名）的技术。

17. 语境处理（Context Processing）：理解文本中的上下文信息的技术。

18. 词频统计（Term Frequency Statistics）：统计文本中词语出现频率的技术。

19. 翻译评估（Translation evaluation）：评估机器翻译结果质量的技术。

20. 机器学习（Machine Learning）：让计算机通过数据和经验自主学习的技术。

21. 神经网络（Neural Network）：模拟人脑神经元结构的数学模型，用于机器学习。

22. 深度学习（Deep Learning）：使用深层次神经网络进行机器学习的技术。

23. 神经机器翻译（Neural Machine Translation）：使用神经网络进行机器翻译的技术。

24. 自动摘要（Automatic Summarization）：从文本中自动提取核心信息的技术。

25. 知识图谱（Knowledge Graph）：用于表示和存储知识关系的图形数据库。

26. 虚拟翻译（Virtual Translation）：通过虚拟现实技术进行的翻译体验。

27. 混合翻译（Hybrid Translation）：结合机器翻译和人工翻译的技术。

28. 自动对齐（Automatic Alignment）：通过计算机自动将对应部分匹配起来的技术。

29. 语音识别率（Speech Recognition Rate）：语音识别系统正确识别口语文本的准确率。

30. 上下文识别（Context Recognition）：识别文本上下文的技术。

31. 模型训练（Model Training）：使用数据训练机器学习模型的过程。

32. 翻译排名（Translation Ranking）：根据质量和准确性对翻译结果进行排序的过程。

33. 多语言处理（Multilingual Processing）：处理多种语言的技术。

34. 消息传递（Message Passing）：在机器学习中用于信息交换和共享的技术。

35. 双向翻译（Bidirectional Translation）：同时进行源语言到目标语言和目标语言到源语言的翻译。

36. 模块化翻译（Modular Translation）：将翻译任务分解为不同模块进行处理的技术。

37. 人机协同翻译（Man-machine Collaborative Translation）：人与机器共同进行翻译的合作方式。

38. 翻译代理（Translation Agent）：模拟人类翻译行为的机器代理。

39. 实时翻译（Real-time Translation）：即时进行的翻译过程。

40. 虚拟助手翻译（Virtual Assistant Translation）：通过虚拟助手进行的翻译服务。

41. 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本情感和情绪的技术。

42. 可定制化（Customizability）：根据特定需求调整机器翻译系统的能力。

43. 语音合成评估（Speech Synthesis evaluation）：评估语音合成系统生成语音质量的技术。

44. 非监督学习（Unsupervised Learning）：让计算机通过自主学习无标签数据进行机器学习的技术。

45. 预训练模型（Pretrained Model）：在大量数据上预先训练的机器学习模型。

46. 多模态翻译（Multimodal Translation）：结合语音、图像等多种输入进行翻译的技术。

47. 数据清洗（Data Cleaning）：对数据进行处理和过滤以提高机器翻译质量的技术。

48. 协同过滤（Collaborative Filtering）：通过分析用户行为和偏好为用户推荐合适的翻译结果的技术。

49. 半监督学习（Semi-supervised Learning）：结合有标签和无标签数据进行机器学习的技术。

50. 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的互动和试错来训练机器学习模型的技术。

特别说明：本文仅用于学术交流，如有侵权请后台联系小编删除。

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本文来源：语言服务研究院

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