English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文笔数/总笔数 : 57299/90901 (63%)
造访人次 : 12963640      在线人数 : 271
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library & TKU Library IR team.
搜寻范围 查询小技巧:
  • 您可在西文检索词汇前后加上"双引号",以获取较精准的检索结果
  • 若欲以作者姓名搜寻,建议至进阶搜寻限定作者字段,可获得较完整数据
  • 进阶搜寻


    jsp.display-item.identifier=請使用永久網址來引用或連結此文件: http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/119371


    题名: AI人工知能による個性的翻訳の可能性-小説の日中翻訳を例に-
    其它题名: Possibility of stylish translation using artificial intelligence: the case of novel translation from Japanese to Chinese
    作者: 蔡佩青;魏世杰
    关键词: AI人工知能;ニューラルネットワーク;ニューラル機械翻訳;ディープラーニング;Artificial Intelligence;Neural Network;Neural Machine Translation;Deep Learning
    日期: 2020-06
    上传时间: 2020-10-15 12:10:18 (UTC+8)
    摘要: 本研究の目的は,特定の翻訳者の手による訳文とその原作をAIに学習させることで,AIは当該翻訳者と同じようなスタイルの訳文を生成できるかどうかを明らかにすることである。機械翻訳の実験は筆者が訳した日本語の小説を材料にして2段階に分けて行った。第1段階ではPyTorch Chatbotを以てテキストデータの機械学習を行ってから,データの日本語部分を使って翻訳テストを試みた。データセットを作成する際,日本語と中国語の文構造の相違を考慮して日本語のテキストに多くの修正を入れたが,却ってニューラル機械翻訳モデルの性能発揮を妨げたようである。学習データ量不足の問題も加わって,この実験では良い結果は得られなかった。が,PyTorch Chatbotの特性を把握でき,僅かながらも「個性的翻訳(スタイリッシュトランスレーション)」の可能性が確認できた。第2段階では,PyTorch ChatbotとTensor2Tensorを使用し,より語彙量の多いデータセットで機械学習を行い,そして翻訳テストの結果をBLEU値で測定した。実験は,Tensor2Tensorを使用した短文の翻訳では,BLEU値が1,即ち参照訳と同様な訳文を得ることに成功した。以上により,PyTorch Chatbotに比べ,Tensor2Tensorはより本研究に適している翻訳モデルだと考え,AIが個性のある訳文を生成する可能性は否定できないと結論付ける。
    關聯: 台灣日語教育學報 34, p.106 - 131
    显示于类别:[資訊管理學系暨研究所] 期刊論文

    文件中的档案:

    档案 大小格式浏览次数
    index.html0KbHTML11检视/开启

    在機構典藏中所有的数据项都受到原著作权保护.

    TAIR相关文章

    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library & TKU Library IR teams. Copyright ©   - 回馈