幽默翻译

摘要： 关联理论是一种语用学学说,主要从认知的角度来研究交际行为。关联理论中认为,语境的假设和认知的环境是听者进行推理的重要组成部分,交际是听者根据语境效应和努力进行加工获得关联的明示—推理过程。翻译被视为语言和文化之间的交流,目的是让读者理解其含义。从这点来说,关联理论适用于翻译的研究,特别是对幽默翻译。因为幽默所产生的效果通常包含含蓄以及文化信息,而向目标语读者传达语境以使其理解十分必要。该文初步探讨了关联理论与幽默翻译之间的联系,随后用其来解释幽默翻译,同时论证了关联理论在幽默翻译中的解释力。

摘要： 幽默是一种重要的语言交际手段,也是一种特殊的写作技巧,其通过夸张、双关、反语等诙谐有趣的表现方式来表达更深远的意义。文学作品中的幽默语言常让读者会心一笑且回味无限,而且在中西方文化交流之中幽默语言也占据着重要的地位,如何翻译好幽默语言是我们要关注的重难点。奈达的功能对等理论对幽默语言的翻译具有指导作用,该文研究发现幽默语言可采取直译、意译、注释等方法来有效传递源语的幽默效果,让目标语读者与原文读者有相似的反应。

摘要： 近些年来,各国之间的国际文化交流合作日益深化密切,其中影视剧方面的交流合作占有很大的比重。而在各类体裁的影视剧中,喜剧又有着举足轻重的地位,因此幽默台词的翻译是关键。本文以关联理论翻译观的几大核心观念为指导,以美国情景喜剧《初来乍到》中的字幕翻译为案列,对剧中的幽默台词进行了分类,并找出了各类幽默台词中最具代表性的例子,对比分析了来自“SSK字幕组”和“大家字幕组”两个互联网爱好者字幕组的翻译,以此探索如何在英文原文字幕和中文翻译、影视剧作者和目的语观众之间建立起最佳关联,将幽默信息最大化地传递给目的语观众。

摘要： 幽默一直是翻译的难点之一。情景喜剧的幽默翻译是决定剧集能够在译文市场成功的重要因素。本文从修辞重构的视角出发,通过分析脍炙人口的美剧《老友记》的幽默翻译,总结译者在翻译情景喜剧时,应当先分析台词为何幽默,而后在用中文重构幽默时,应当注重人物性格与人物的语气。

摘要： 文学作品的幽默翻译一直以来都是翻译的难点,译者需运用多种不同的翻译策略及技巧才能使译本贴近原文本.而变译是根据具体翻译情况,增、减、编、述、缩、并、改七个翻译策略对原文内容进行翻译,使原文丰富的文化内涵得到准确传达.由于中西方文化的巨大差异性与《围城》小说极具中国文化内涵的语言特色,笔者认为变译十分适用于该类文学作品的翻译.文章立足于变译理论,从增译、减译、编译、缩译四个翻译策略出发,剖析珍妮·凯利(Jeanne Kelly)的《围城》英译本中的幽默翻译,探索译者如何巧妙地运用以上四种变译策略使译本完整再现和传达出原文本的幽默色彩以及特定的文化内涵.

摘要： 尝试结合言语幽默理论来研究莫言作品中的幽默现象和葛浩文的幽默翻译.采用英汉平行语料库的研究方法,以系统分析莫言小说《师傅越来越幽默》原著及其英译本为重点,探讨基于言语幽默理论的汉语言语幽默文本的特征及其翻译策略.通过数据库不难发现,要使译本忠实原著,译本必须拥有和原著尽可能多的相同参数,且脚本对立参数可以解释幽默生成的机制.要想文本产生幽默感,该文本必须是规范参数类型.最后,在分析翻译策略时发现,直译是最有效的翻译方法.

摘要： 幽默是一种特殊的语言风格,在语言学及文学研究领域受到各大学者们的青睐.因此,提升文学作品中幽默翻译的成效尤为重要.基于此,本文运用美国翻译理论家尤金·奈达的动态对等理论,从普遍幽默翻译、文化幽默翻译和语言幽默翻译三方面,对张经浩先生所译的欧·亨利短篇小说中译本进行研究,探讨其中的幽默翻译.

摘要： 一种基于神经网络和幽默特征的幽默识别方法，属于数据挖掘和自然语言处理领域，用以解决进行幽默识别的问题，要点是包括S1、幽默语料采集及预处理；S2、幽默特征提取；S3、文本的词向量表示；S4、神经网络模型构建；S5、幽默识别结果评价，效果是：对特定形式的幽默数据进行采集和预处理，根据相关成熟的幽默理论，充分考虑到幽默文本的语音特性，构造幽默的语音特征；利用幽默的模糊性特性，提取了句子中拥有同义词最多的词作为特征词并对其进行向量化；采用了深度学习方法，提取了幽默文本背后深层次的语义特征，并将幽默的语音特征和模糊性特征融合到神经网络当中，从而进行幽默识别，在数据集上的实验验证了本发明方法对幽默识别的有效性。

摘要： 本发明公开了一种文字识别装置、翻译笔、图像翻译方法及图像翻译装置，涉及翻译产品技术领域。本发明的主要技术方案为：文字识别装置，其包括第一处理器和采集设备，所述采集设备与所述第一处理器电连接，用于采集待处理文字的图像信息；所述第一处理器被配置为用于发出识别指令、接收所述待处理文字的图像信息并发送识别结果；本发明通过添加纯视觉原理的图像采集设备取代传统的传感器或扫描器进行文字的图像采集，然后再对图像进行处理识别，避免了视觉遮挡，同时图像采集覆盖面积有限，不会造成扫描过量，不会出现翻译不准确的问题。

摘要： 提供一种翻译辅助方法、翻译辅助装置、翻译装置以及翻译辅助程序。翻译辅助方法是对机器翻译进行辅助的方法，所述机器翻译使用保存有作为第1语言的短语与第2语言的短语的对的短语对的短语表(7)，将第1语言的原文翻译成第2语言的翻译文，所述方法包括如下的存储步骤：存储组合信息(例如，数据构造(30)以及路径(31))，所述组合信息是针对成为翻译文的候选的多个翻译候选文的各翻译候选文，确定短语表(7)所保存的短语对中为了生成翻译候选文而使用的短语对的组合的信息。

摘要： 基于反向翻译的中文幽默分类模型，属于自然语言处理领域，包括：S1.文本输入层；S2.BERT嵌入层；S3.汉语拼音特征嵌入层；S4.文本词性特征嵌入层；S5.特征融合层；S6.BiGRU层；S7.全连接层，最终由全连接层完成对中文文本幽默的分类输出；有益效果是：在基于反向翻译技术结合语言学幽默理论的方法基础上，提出了基础模型BERT‑BiGRU‑Softmax对中文文本幽默进行分类研究，并在模型中逐步加入不同的幽默特征，实现特征融合模型BERT+POS+Homophony‑BiGRU‑Softmax，该模型对最终判断中文文本是否为幽默是有效果的。

摘要： 提供一种翻译辅助方法、翻译辅助装置、翻译装置以及翻译辅助程序。翻译辅助方法是对机器翻译进行辅助的方法，所述机器翻译使用保存有作为第1语言的短语与第2语言的短语的对的短语对的短语表(7)，将第1语言的原文翻译成第2语言的翻译文，所述方法包括如下的存储步骤：存储组合信息(例如，数据构造(30)以及路径(31))，所述组合信息是针对成为翻译文的候选的多个翻译候选文的各翻译候选文，确定短语表(7)所保存的短语对中为了生成翻译候选文而使用的短语对的组合的信息。

摘要： 一种基于神经网络和幽默特征的幽默识别方法，属于数据挖掘和自然语言处理领域，用以解决进行幽默识别的问题，要点是包括S1、幽默语料采集及预处理；S2、幽默特征提取；S3、文本的词向量表示；S4、神经网络模型构建；S5、幽默识别结果评价，效果是：对特定形式的幽默数据进行采集和预处理，根据相关成熟的幽默理论，充分考虑到幽默文本的语音特性，构造幽默的语音特征；利用幽默的模糊性特性，提取了句子中拥有同义词最多的词作为特征词并对其进行向量化；采用了深度学习方法，提取了幽默文本背后深层次的语义特征，并将幽默的语音特征和模糊性特征融合到神经网络当中，从而进行幽默识别，在数据集上的实验验证了本发明方法对幽默识别的有效性。

摘要： 混合多机器翻译引擎的翻译方法，包括：将句子结构的原文分别输入数个机器翻译引擎以得到译文。设置数个特征打分器，数个特征打分器能够基于不同的特征对各译文进行打分。将数个特征打分器对同一个译文的打分结果在分别乘以不同的权重后求和，得到最终打分。选择最终打分最高的译文作为最终译文。本发明提供的翻译方法，能够结合多个机器翻译引擎的优势以减少翻译中存在的问题，提高译文质量。本发明还提供了采用上述翻译方法的翻译系统。

摘要： 本发明涉及远程云视讯会议平台、本地/远程二合一翻译单元、翻译方法和翻译系统，本地/远程二合一翻译单元包括翻译单元本体，翻译单元本体配置有本地/远程切换模块和网络接口电路，网络接口电路用于翻译单元本体和远程云视讯会议平台之间的通信，本地/远程切换模块用于在翻译员采用本地翻译单元操作时，使用本地模式，在翻译员采用远程登录翻译单元时，将翻译单元切换至远程模式，远程模式指利用远程云视讯会议平台模拟翻译单元本体的所有操作和功能，将在远程云视讯会议平台上实施的操作同步至翻译单元本体的按键操作，本发明可方便部分翻译员实现远程翻译，使得混合型会议的远程翻译员获得与现场同步同传的效果。

摘要： 本发明提供一种能够缩短5’UTR的翻译促进剂。所述翻译促进剂用于无细胞蛋白质合成系统，该翻译促进剂为第一序列和第二序列的组合，所述第一序列是作为5’非翻译区的核酸，所述5’非翻译区与对目标蛋白质的氨基酸序列进行编码的编码区的5’末端相邻地连结，所述第二序列是作为3’非翻译区的核酸，所述3’非翻译区与对目标蛋白质的氨基酸序列进行编码的编码区的3’末端相邻地连结，第一序列和第二序列具有形成接合部的互补序列，通过该翻译促进剂能够解决问题。

摘要： 本发明涉及属于机器翻译领域，提供了跨语际语言翻译的神经机器翻译模型构建及其翻译方法，适用于各类跨语际语言翻译。在训练时，基于训练子集的源语言语料进行编码，构建融合其上下文依赖关系的文本向量，然后计算得其文本表征；然后，针对该子集逐词进行解码，在每一步，首先融合历次译文文本和源文本获得混合表征，然后基于此进行焦点位置计算，获取当前焦点位置的翻译候选词；通过不同子集，在达到一定的步数后，根据候选词和真值的误差进行迭代训练。翻译方法，同样逐词进行翻译，在每一个翻译步，生成当前步基于焦点位置的翻译候选表示，并利用启发式搜索算法，选择其中全局概率值最大的候选文本作为当前步输出的译文文本，直至翻译完成。