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纽马克文本类型理论视角下《机器学习基础》（节选）译后编辑实践报告

纽马克文本类型理论视角下《机器学习基础》（节选）译后编辑实践...

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作者：康奕电子科技大学

学位级别：硕士

本文是一篇对机器翻译文本进行译后编辑的实践报告。源文本节选自《机器学习基础》(Machine Learning Fundamentals)一书的前两个章节,字数合计超过25000词。该书为出版于剑桥大学的一本理工科类教科书,讨论了机器学习的基本概念和主要... 详细信息

本文是一篇对机器翻译文本进行译后编辑的实践报告。源文本节选自《机器学习基础》(Machine Learning Fundamentals)一书的前两个章节,字数合计超过25000词。该书为出版于剑桥大学的一本理工科类教科书,讨论了机器学习的基本概念和主要原则,并介绍了与此话题相关的数学理论基础。该书用词严谨,逻辑清晰,术语较多且部分术语重复率较高,适合采用机器翻译结合译后编辑的方法进行翻译。译者在接受项目任务时,委托方已提前采用谷歌机器翻译引擎Google Translate预翻译所选文本。故译者首先通过阅读相关文献对机器翻译版本中出现的问题进行了整理和归纳,发现存在术语前后翻译不一致、专有名词未翻译、欠译、过译、逐字翻译、复杂句语序不当、序言翻译口语化、引导性句子翻译生硬等问题,影响了原文本的权威性及信息传递的流畅性和准确性。为解决以上问题,译者以彼特·纽马克的文本类型理论为指导,分析了该理工科类教科书的文本类型,认为其同时具有表达型文本、信息型文本和呼唤型文本的功能。故本篇翻译实践报告从表达型文本、信息型文本及呼唤型文本三个层面对译后编辑案例进行分析总结。简言之,在实现文本表达功能层面,译者通过统一前后不一致的术语及音译未翻译的专有名词等方法,来体现原文本的权威性;在实现其信息传递功能层面,译者运用显化、省译、增译和重组等方法,实现高效和准确的信息传达;在呼唤功能层面,译者正式化了原文序言中机器翻译较为口语化的句子、对机翻结果生硬的具有引导作用的句子进行了替换,旨在更好实现该出版物的指导作用且更利于市场推广。笔者希望本报告中所涉及的具体译后编辑策略和方法能够为类似理工科类教科书籍的翻译和译后编辑提供一定的参考,以提升此类译文的可读性,并助力其市场推广效果。

关键词：理工科教科书译后编辑文本类型理论

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