基于LDA主题挖掘的翻译研究演化及学科脉动分析

作     者：李艳 

作者机构：上海应用技术大学 

出 版 物：《上海翻译》 (Shanghai Journal of Translators)

年 卷 期：2024年第6期

页      面：44-50页

核心收录：

学科分类：0501[文学-中国语言文学] 0303[法学-社会学] 050102[文学-语言学及应用语言学] 0401[教育学-教育学] 03[法学] 030303[法学-人类学] 04[教育学] 05[文学] 040102[教育学-课程与教学论] 

主　　题：LDA模型 翻译研究 学科脉动 

摘      要：本文采用潜在狄利克雷分配(LDA)主题建模方法，以《外语电化教学》期刊为研究对象，系统分析了1985年至2023年间该期刊刊登的与“翻译相关的学术文章。研究揭示了四个主要主题：智能技术驱动的翻译研究及教学，翻译(口译)教学实践与模式探索，翻译理论、译本分析与翻译策略，以及翻译人才培养的途径、评价及制度政策。通过对这些主题演化过程及强度变化的分析，本文发现智能技术的应用正逐步成为翻译研究的热点，而翻译教育的现代化转型与翻译理论的深入探讨仍是核心关注点。此外，翻译人才培养的机制也日益受到重视，反映出学术界对翻译教育质量的高度关注。未来的研究趋势可能会更加注重技术的融合与跨学科方法的应用，为翻译学科的发展提供新的方向和动力。研究还指出，尽管LDA模型在主题挖掘上具有较高的实用性，但其效果受限于数据规模和模型参数的影响，未来的研究可在扩展数据集和优化模型参数方面进行更深入的探讨。