| 基本信息 | |
|---|---|
| 论文题目 | 机器学习算法在翻译风格研究中的应用 |
| 发表刊物 | 外语教学 |
| 发表年份 | 2017 |
| 论文作者 | 詹菊红、蒋跃 |
| 下载论文 | 知网下载 |
| 期刊目录 | 引文格式 |
|---|---|
| 《中国翻译》 | [1]詹菊红、蒋跃.机器学习算法在翻译风格研究中的应用[J].外语教学,2017(05). |
| 《外语电化教学》 | [1] 詹菊红、蒋跃.2017.机器学习算法在翻译风格研究中的应用[J].外语教学,(05):80-85. |
| 《上海翻译》 | [1]詹菊红、蒋跃.机器学习算法在翻译风格研究中的应用[J].外语教学,2017(05):80-85. |
（示例综述，演示用）支持向量机是文本分析领域应用最多的机器学习算法之一,但其在翻译风格研究中的应用却并不多见。本研究基于语言计量特征,运用机器学习的方法对比王科一、张经浩两译者《傲慢与偏见》译本的翻译风格。首先,用信息增益算法获取两译者具有差异性的语言特征,然后基于这些特征构建文本分类器即支持向量机