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國立高雄科技大學 應用英語系 蔡叔翹教授所指導 林安娜的 更新版Google Translate在英譯中的初步研究 (2021),提出google翻譯機關鍵因素是什麼,來自於Google 翻譯。

而第二篇論文國立雲林科技大學 應用外語系 許麗瑩所指導 何惠珊的 控制性語言策略及後編輯策略之對比:探討機器輔助人工翻譯之過程 (2015),提出因為有 翻譯過程、語言控制策略、後編輯策略、技術文本的重點而找出了 google翻譯機的解答。

最後網站隨身口譯機採購攻略- 8項「特點」大哉問、8款旅外「翻譯」官則補充:翻譯軟體的演進與缺失. 而這些翻譯軟體並非新標新立異的科技產物,回溯過去十多年間就已存在,舉Google 翻譯App 為例,Google ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了google翻譯機,大家也想知道這些:

好燙詩刊:Google翻譯

為了解決google翻譯機的問題,作者好燙詩刊編輯群 這樣論述:

  《好燙詩刊:Google翻譯》收錄多位詩人的作品,並另外使用Google翻譯機翻譯成作者指定的語言,希望能透過網路翻譯機的不精確來產生詩意。   較多人懂的語言(如英文、德文、日文等等......),讀者可以在對照閱讀下發現翻譯過程對作品的破壞與重建;較少人使用的語言(如意第緒語、印度古哈拉地語等等......),更直接、大膽地拆解文字的語意和符號象徵,讓讀者在看不懂文字意義的情況下,重新思考現代詩經常被解讀為「難懂」的拼貼邏輯和各種情感數列。   《好燙詩刊:Google翻譯》考驗讀者的語言能力,同時突破現代詩的桎梏,充分體現「畫中有詩、詩中有畫」的意趣。 作者簡介 好燙詩刊編輯群

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google翻譯機進入發燒排行的影片

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更新版Google Translate在英譯中的初步研究

為了解決google翻譯機的問題,作者林安娜 這樣論述:

隨著國際活動的日益頻繁,翻譯對於彌合文化鴻溝和增進知識至關重要。在過去的幾十年中,隨著資通科技 (Information and Communication Technology, ICT) 的快速發展,許多線上翻譯機器(Translation Machine, TM)發明和改進,例如Google Translate(GT),Bing Translator,手機App翻譯程式等等,使翻譯任務更加容易實現,快速方便,更具有成本效益。然而,機器翻譯輸出品質經常受到批評。因此,常藉由預編輯 (Pre-Edition)--人工修改源文本 (Source Text, ST),簡化ST的句子結構等等可行

方法利於機器翻譯,來獲得目標文本 (Target Text, TT) 更準確的翻譯品質。過去十年來,由於手機的廣泛使用,Google翻譯 (GT) 變得很流行。於2016年11月推出的更新GT版本,Google神經機器翻譯 (Wikipedia, 2021; Tsai, 2022),它使用了深度學習人工智慧網路,並採用了基於事例的機器翻譯(Example-Based Machine Translation, EBMT) 的方法,使用了數百萬個句子來翻譯,通過對句子的語義進行編碼,並進行語際交換的機器翻譯,來提高TT的品質。本研究探討了2011年版和更新版GT在英翻中翻譯品質的差異,以及更新版G

T翻譯在翻譯品質上可能的提升與影響。採用了2011年高筱婷論文: 應用控制語言於前機器翻譯編輯訓練之初探 (Kao, 2011) 有關電子產品使用手冊的ST和TT作為本研究的ST。首先,未預編輯的英文ST,經由更新版GT進行英翻中之後的TT,與當時高筱婷 (2011) 採用2011年版GT所翻譯的TT進行比較,再以問卷調查的方式檢視兩者TT的翻譯品質。其次,使用更新版GT針對高筱婷(2011) 未編輯ST與預編輯的ST進行英翻中後,亦採用問卷調查的方式檢視兩個TT版本的翻譯品質。最後,以更新版GT將高筱婷 (2011) 未預編輯的ST進行英翻中後之TT和高筱婷 (2011) 預編輯的ST所翻譯

的TT進行比較,以探討更新版GT在英翻中在翻譯品質上所改進的程度以及對英翻中預編輯可能的影響。本研究邀請了科技大學應用外語系 (Applied Foreign Languages Department, AFLD) 學生以問卷的方式針對英翻中的翻譯品質進行評估。研究結果表明,更新版GT的英漢翻譯品質優於2011 GT版本。依據研究的發現與改進因素進行了討論和總結。關鍵字 : Google 翻譯,機器翻譯,預編輯,源文本,中文翻譯 

控制性語言策略及後編輯策略之對比:探討機器輔助人工翻譯之過程

為了解決google翻譯機的問題,作者何惠珊 這樣論述:

譯者處理大量翻譯文件時,機器翻譯會是有利的輔助工具。本研究行使兩種策略,前編輯策略 (pre-editing) 及後編輯策略 (post-editing)。然而,很少學者比較此兩種策略操作翻譯機器的利弊。本研究旨在比較使用語言控制策略 (CL strategy) 及後編輯策略 (PE strategy),操作Google 機器翻譯時,其中的翻譯過程及差異;實驗文本為兩篇智慧財產權相關的文章。研究對象為五位不同翻譯研究所的研究生。本研究並採用有聲思考法 (Think-Aloud Protocol),記錄受測者的翻譯過程;翻譯任務結束後,本研究者訪問受測者對此兩種策略的感想。研究結果顯示,只有一

位受測者的兩次任務成果有顯著差異。受測者在語言控制策略中面臨的障礙包括翻譯單位、背景知識、原文理解的困難、及遵循語言控制規則發生的問題;在後編輯策略中面臨背景知識及用字選擇的障礙。Google 翻譯機器本身有所局限及缺失;然而,即使受測者沒有完全遵循語言控制規則,它仍然可以產出讀得通的句子,且文法結構正確。本研究結果提供使用兩種策略的利與弊,可供譯者及教授參考。關鍵字:翻譯過程、語言控制策略、後編輯策略、技術文本