解锁 “译后编辑”通关秘籍

本文详细介绍了译后编辑(PEMT)的重要性、流程和最佳实践,从内容评估到机器翻译输出的精细化编辑,再到质量保证,揭示了如何通过PEMT提升翻译质量和效率,确保全球品牌信息的高质量传播。

数据驱动的世界需要速度和敏捷性,而 PEMT 被证明是满足我们所处时代的高质量沟通需求的最有效方式。所以这次就给大家带来干货满满却又趣味易懂的译后编辑的相关内容

如何迅速向全球用户发出公司高质量又有效的品牌信息?

这个问题的答案稍后揭晓

现在我想知道,关于 PEMT 你和它熟吗?

Q :

什么是 PEMT?

A:

PEMT 是一个让机器挑起翻译重担,而最终编辑和质量保证由训练有素的译员来完成的过程。只有让数据工程师、语言专家和开发人员组成一个综合团队,并结合他们的专业知识来制定一个相关的 PEMT 解决方案,才能获得出色的成果。

通俗易懂的来说,通过人工更正确的纠正,让文章“变身”的更加完美。就像是夏季的解暑西瓜,如下:

原始句子:我昨晚去了我哥哥家  → 有籽西瓜

机器翻译:I last night go to my brother’s home   → 去黑籽西瓜

译后编辑:I went to my brother’s home last night   → 无籽西瓜 

接地气的来说,炎炎夏日,大家都爱吃西瓜解暑,可总有些人偏爱无籽西瓜,那么当你拥有的不是无籽西瓜该怎么办呢?

一篇需要翻译的文章就好比有籽的西瓜,机器翻译可以剔除那百分之八十的黑籽,这时候的译后编辑,可以再为你精细的剔除掉白籽,给你一个无籽西瓜----也就是一篇严谨而完美得译后文章。

Q :

进行译后编辑的流程是怎样的?

A:

为了说明 PEMT 最佳实践,将使用以下模型:

<1> 内容评估

决定哪些内容可以成功地使用 PEMT 进行翻译是一项涉及到商业和财务

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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