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题名大语言模型背景下的术语翻译研究:现状、问题与展望
被引量：2
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作者
朱玉彬
王梓
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机构
安徽大学外语学院
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出处
《中国科技术语》
2025年第3期12-20,共9页
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基金
国家社会科学基金项目“大数据时代的翻译技术学理研究”(19BYY096)。
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文摘
文章在梳理术语翻译研究现状和问题的基础上,探讨了大语言模型为术语翻译实践和理论研究带来的影响。研究发现,由于术语的专业性特征,当前术语翻译研究多集中在学科术语翻译的实践研究,缺乏对术语体系构建及术语翻译理论层面的宏观系统考察。大语言模型优化了多语种术语翻译、管理和检索,推动了术语体系及术语翻译理论的深入发展,为术语翻译研究提供了新的理论视角。未来术语翻译研究应充分借助大语言模型,将术语翻译与其他学科理论研究充分结合,围绕术语翻译这一研究对象的本质属性和重要特征,推动术语翻译研究的本体转向。
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关键词
术语
概念
术语体系
术语翻译
大语言模型
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Keywords
termn
concepl
termn systemn
tem translation
Large Language Model(LM)
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分类号
H083
[语言文字—语言学]
H315.9
[语言文字—英语]
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题名基于CRNN改进的中文街景文本识别技术
被引量：2
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作者
任锐
王晓娅
文成玉
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机构
成都信息工程大学通信工程学院
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出处
《成都信息工程大学学报》
2025年第1期1-6,共6页
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基金
四川省科技计划资助项目(2023YFS0422)。
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文摘
现实场景中存在图像扭曲、背景复杂、弯曲倾斜等不规则文字形状,提取其中的文字信息可提高图像的语义信息和帮助分析上下文,从而更好地理解场景图像。针对场景文本的复杂问题,提出基于CRNN(卷积循环神经网络)改进的端到端场景文本识别技术。在卷积网络层提取特征,基于GoogLeNet改进的inception结构,加入多分支卷积层对多尺度特征的融合,其次融入注意力机制,在通道维度和空间维度加强特征联系,使局部特征拥有全局性。在循环网络层采用Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)加强字符之间的上下文联系进行序列预测,最后将预测序列传入CTC(时序分类层)进行转录后序列输出。在IIIT5K数据集和百度中文街景数据集上的实验结果表明,该方法分别获得了95.3%和91.1%的准确率,证明其可靠性。
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关键词
文本识别
卷积神经网络
注意力机制
双向长短期记忆
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Keywords
text recognition
convolutional neural network
ttention mechanism
bi-directional long and shot-termn memory
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名残疾赔偿金的赔偿年限之我见
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作者
林苇
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机构
贵州警官职业学院
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出处
《贵州警官职业学院学报》
2005年第5期42-44,共3页
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文摘
残疾赔偿金的赔偿年限的确定存在一定争议,建议以差额化模式确定残疾赔偿金的赔偿年限,而不是以定型化模式确定其赔偿年限。
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关键词
人身损害赔偿
残疾赔偿金
残疾赔偿年限
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Keywords
personal injury compensation
disabilily compensation money
termn of years of disability compensation
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分类号
D913
[政治法律—民商法学]
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