【摘 要】
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本文为《机器学习前沿:2017雷蒙德和贝弗利·萨克勒英美科学论坛》(The Frontiers of Machine Learning:2017 Raymond and Beverly Sackler U.S.-U.K.Scientific Forum)的翻
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本文为《机器学习前沿:2017雷蒙德和贝弗利·萨克勒英美科学论坛》(The Frontiers of Machine Learning:2017 Raymond and Beverly Sackler U.S.-U.K.Scientific Forum)的翻译实践报告。该论坛主要介绍当前人工智能的发展方向、机器学习的应用领域及对未来社会的预测。原文为一篇科技论坛报告,具有科技文的典型语言特征:该文本专业术语和新兴词汇多、专业性概念涉及范围广。此外,原文语言客观、信息性强、结构清晰。因此翻译难点主要集中在专业词汇和长句的翻译以及语篇的衔接性和连贯性方面。以纽马克的交际翻译理论为依据,运用了交际翻译、语义翻译两种不同策略并分析其在本翻译实践中的使用情况,总结出适用于应用类科技文的翻译技巧,即零翻译、增译、减译、分译以及调整语序,结合翻译例句分析,证明以上翻译技巧在科技类文本翻译中具有可行性。
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