《大数据元启发式算法》(第5章与第8章)翻译实践报告

数据挖掘论文 科技英语论文 名词化结构论文 功能对等理论论文
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本翻译实践报告所基于的材料是《大数据元启发式算法》(Metaheuristics for Big Data)一书,书中含有大量数据库背景知识,通过将元启发式算法应用到大数据信息挖掘,来强调如何利用数据挖掘知识解决生活中数据生成、收集等实际问题。本书专业性强,属于科技英语文本,结构严密、描述客观、多被动句、多名词化结构。本报告以该书第五章(元启发式算法与关联规则)与第八章(框架)的翻译实践为基础,运用“功能对等理论”和案例分析,来探索科技英语中名词化结构的翻译策略与方法。本报告包括四个主要部分:第一部分是对该翻译项目进行基本的介绍,包括项目背景介绍、项目来源、材料特点、委托方要求。第二部分是对整个翻译过程进行的描述,包括本项目的译前准备、翻译过程以及译后校对。第三部分是整篇实践报告的核心所在,包括科技英语中名词化结构的概述、所选择的翻译指导理论、具体案例分析。最后一部分总结了翻译科技文本名词化结构时的方法策略,以及在翻译实践过程中的收获与感悟,并对整个翻译项目进行了反思。
摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
前言第7-8页
1 翻译项目描述第8-11页
    1.1 项目介绍第8页
    1.2 文本分析第8-9页
    1.3 任务要求第9-10页
    1.4 目的和意义第10-11页
2 翻译过程描述第11-15页
    2.1 译前准备第11-13页
        2.1.1 文本清洁第11页
        2.1.2 选择辅助工具第11-12页
        2.1.3 阅读平行文本、制作术语表第12页
        2.1.4 选择翻译指导理论第12-13页
        2.1.5 翻译安排第13页
    2.2 翻译过程第13-14页
    2.3 译后审校第14-15页
3 科技英语名词化结构翻译案例分析第15-23页
    3.1 科技英语中的名词化结构第15-17页
        3.1.1 名词化结构的构成第15-16页
        3.1.2 名词化结构的特点第16页
        3.1.3 名词化结构在科技英语中出现的原因第16-17页
    3.2 功能对等理论第17页
    3.3 名词化结构的翻译方法第17-23页
        3.3.1 直译法第18-19页
        3.3.2 转译法第19-21页
        3.3.3 增译法第21页
        3.3.4 拆译法第21-23页
4 实践总结第23-25页
参考文献第25-26页
附录第26-77页
    附录1 术语表第26-31页
    附录2 原文第31-56页
    附录3 译文第56-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文目录第78-79页
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