کتاب غلبه بر ناهماهنگی حوزه‌ای در ترجمه چینی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره غلبه بر ناهماهنگی حوزه‌ای در ترجمه چینی

موضوع کلی: زبان‌شناسی کاربردی

موضوع میانی: ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ناهماهنگی حوزه‌ای در ترجمه
  • 2. تعریف ناهماهنگی حوزه‌ای و انواع آن
  • 3. تاثیر ناهماهنگی حوزه‌ای بر کیفیت ترجمه ماشینی
  • 4. بررسی چالش‌های ترجمه ماشینی بین حوزه‌ها
  • 5. معرفی منابع داده‌ای برای ترجمه ماشینی
  • 6. مجموعه داده‌های موازی و ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 7. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های حوزه‌ای خاص
  • 8. روش‌های ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی در حوزه‌های مختلف
  • 9. متریک‌های ارزیابی استاندارد و محدودیت‌های آن‌ها
  • 10. ارزیابی انسانی در مقابل ارزیابی خودکار
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 12. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
  • 13. توکن‌بندی و تقسیم‌بندی جملات در زبان چینی
  • 14. استفاده از واژه‌نامه‌ها و اصطلاح‌نامه‌های حوزه‌ای
  • 15. تکنیک‌های تطبیق دامنه در ترجمه ماشینی
  • 16. انتخاب دامنه (Domain Adaptation) و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 17. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی با داده‌های ترکیبی
  • 18. استفاده از مدل‌های زبان حوزه‌ای
  • 19. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 22. مدل‌های ترانسفورمر و ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 23. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در ترجمه ماشینی
  • 24. استفاده از embeddingهای کلمه (Word Embeddings) حوزه‌ای
  • 25. آموزش embeddingهای کلمه با داده‌های حوزه‌ای خاص
  • 26. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای کاهش ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 27. تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از بازنویسی
  • 28. استفاده از روش‌های back-translation
  • 29. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) در ترجمه ماشینی
  • 30. استفاده از داده‌های بدون برچسب برای بهبود عملکرد مدل
  • 31. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) و ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 32. ترکیب وظایف ترجمه و تشخیص دامنه
  • 33. استفاده از مدل‌های adversarial برای کاهش ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 34. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در ترجمه ماشینی
  • 35. روش‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Methods) برای ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 36. استفاده از هستی‌شناسی‌ها و ontologies
  • 37. استفاده از پایگاه‌های دانش برای بهبود ترجمه
  • 38. ترجمه ماشینی عصبی (NMT) و ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 39. مدل‌های NMT مبتنی بر توجه
  • 40. مدل‌های NMT مبتنی بر ترانسفورمر
  • 41. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف کاهش ناهماهنگی حوزه‌ای
  • 42. معیارهای ارزیابی عملکرد و انتخاب روش مناسب
  • 43. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای حوزه‌های مختلف
  • 44. بررسی موردی: ترجمه اخبار از حوزه عمومی به حوزه پزشکی
  • 45. بررسی موردی: ترجمه متون حقوقی از حوزه عمومی به حوزه حقوقی
  • 46. بررسی موردی: ترجمه متون فنی از حوزه عمومی به حوزه مهندسی
  • 47. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در زمینه ناهماهنگی حوزه‌ای در ترجمه چینی
  • 48. تحقیقات جاری و مسیرهای پیش رو
  • 49. ابزارهای متن‌باز و منابع آنلاین برای ترجمه ماشینی چینی
  • 50. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مرتبط
  • 51. ملاحظات اخلاقی در ترجمه ماشینی و ناهماهنگی حوزه‌ای
تگ‌ها: Artificial intelligence Chinese corpus Chinese NLP Chinese translation Data augmentation Deep learning Domain adaptation Domain mismatch Domain specific translation Machine translation Neural machine translation NLP NMT Transfer learning Translation quality

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.