《当你老了》的六种译法


原文:

  WHEN YOU ARE OLD

WHEN YOU ARE OLD AND GREY AND FULL OF SEELP
AND NOODING BY THE FIRE,TAKE DOWN THIS BOOK
AND SLOWLY READ,AND DREAM KF THE SOFT LOOK
YOUR EYES HAD ONCE, AND OF THEIR SHADOWS DEEP;

HOW MANY LOVED YOUR MONMENTS OF GLAD GRACE,
AND LOVED YOUR BEAUTY WITH LOVE FALSE OR TRUE,
BUT ONE MAN LOVED THE PILGRIM SOUL IN YOU,
AND LOVED THE SORROWS OF YOUR CHANGING FACE;

AND BEDING DOWN BESIDE THE GLOWING BARS,
MURMUR,A LITTLE SADLY,HOW LOVE FIED
AND PACED UPON THE MOUNTAINS OVERHEAD
AND HID HIS FACE AMID A CROWD OF STARS。

 
  当年华已逝
  
   LOVER译
  
  当年华已逝,你两鬓斑白,沉沉欲睡,
  坐在炉边慢慢打盹,请取下我的这本诗集,
  请缓缓读起,如梦一般,你会重温
  你那脉脉眼波,她们是曾经那么的深情和柔美。
  
  多少人曾爱过你容光焕发的楚楚魅力,
  爱你的倾城容颜,或是真心,或是做戏,
  但只有一个人!他爱的是你圣洁虔诚的心!
  当你洗尽铅华,伤逝红颜的老去,他也依然深爱着你!
  
  炉里的火焰温暖明亮,你轻轻低下头去,
  带着淡淡的凄然,为了枯萎熄灭的爱情,喃喃低语,
  此时他正在千山万壑之间独自游荡,
  在那满天凝视你的繁星后面隐起了脸庞。
 
  当你老了
  
  袁可嘉译
  
  当你老了,头白了,睡意昏沉,
  炉火旁打盹,请取下这部诗歌,
  慢慢读,回想你过去眼神的柔和,
  回想它们昔日浓重的阴影;
  
  多少人爱你青春欢畅的时辰,
  爱慕你的美丽,假意或真心,
  只有一个人爱你那朝圣者的灵魂,
  爱你衰老了的脸上痛苦的皱纹;
  
  垂下头来,在红光闪耀的炉子旁,
  凄然地轻轻诉说那爱情的消逝,
  在头顶的山上它缓缓踱着步子,
  在一群星星中间隐藏着脸庞。
   ──1893
  
   
  当你老了
  
  裘小龙译
  
  当你老了,头发灰白,满是睡意,
  在炉火旁打盹,取下这一册书本,
  缓缓地读,梦到你的眼睛曾经
  有的那种柔情,和它们的深深影子;
  
  多少人爱你欢乐美好的时光,
  爱你的美貌,用或真或假的爱情,
  但有一个人爱你那朝圣者的灵魂,
  也爱你那衰老了的脸上的哀伤;
  
  在燃烧的火炉旁边俯下身,
  凄然地喃喃说,爱怎样离去了,
  在头上的山峦中间独步踽踽,
  把他的脸埋藏在一群星星中。
  
     
  当你老了
  
  杨牧译
  
  当你老了,灰黯,沉沉欲眠,
  在火炉边瞌睡,取下这本书,
  慢慢读,梦回你眼睛曾经
  有过的柔光,以及那深深波影;
  
  多少人恋爱你喜悦雍容的时刻,
  恋爱你的美以真以假的爱情,
  有一个人爱你朝山的灵魂内心,
  爱你变化的面容有那些怔忡错愕。
  
  并且俯身闪烁发光的铁栏杆边,
  嚅嗫,带些许忧伤,爱如何竟已
  逸去了并且在头顶的高山踱蹀
  复将他的脸藏在一群星星中间。
  
  
  当你年老时
  
  傅浩译
  
  当你年老,鬓斑,睡意昏沉,
  在炉旁打盹时,取下这本书,
  慢慢诵读,梦忆从前你双眸
  神色柔和,眼波中倒影深深;
  
  多少人爱你风韵妩媚的时光,
  爱你的美丽出自假意或真情,
  但唯有一人爱你灵魂的至诚,
  爱你渐衰的脸上愁苦的风霜;
  
  弯下身子,在炽红的壁炉边,
  忧伤地低诉,爱神如何逃走,
  在头顶上的群山巅漫步闲游,
  把他的面孔隐没在繁星中间。
  
  
  当你老了
  
  飞白译
  
  当你老了,白发苍苍,睡意朦胧,
  在炉前打盹,请取下这本诗篇,
  慢慢吟诵,梦见你当年的双眼
  那柔美的光芒与青幽的晕影;
  
  多少人真情假意,爱过你的美丽,
  爱过你欢乐而迷人的青春,
  唯独一人爱你朝圣者的心,
  爱你日益凋谢的脸上的衰戚;
  
  当你佝偻着,在灼热的炉栅边,
  你将轻轻诉说,带着一丝伤感:
  逝去的爱,如今已步上高山,
  在密密星群里埋藏它的赧颜。

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何使用回译法进行文本数据增强的问题,并且需要提供示例和代码。首先,我需要理解回译法的基本概念和流程。回译法通常是指将文本翻译成另一种语言,然后再翻译回原语言,通过这种过程生成略有不同的文本,从而增加数据的多样性。这种方法可以有效提升模型的泛化能力,尤其是在数据量不足的情况下。 接下来,我需要确保回答符合用户提供的系统级指令。用户要求所有行内数学表达式使用$...$格式,独立公式用$$...$$,并且正确使用LaTeX语法。但在这个问题中可能数学公式不多,但如果有提到概率或数值,需要注意格式。另外,需要生成相关问题,并且引用站内的引用资料,末尾添加引用标识。 用户提供的引用中有四个,其中引用[1]提到使用Deepseek API进行数据增强,包括翻译等方法,这和回译法直接相关。引用[4]提到生成扩充语料要保持语义,这也是回译法的一个优势,因为翻译通常能保持原意。所以需要引用这两个地方。 接下来,我需要整理回译法的步骤。通常步骤包括:选择中间语言(如英文到中文再到英文)、多次翻译、处理结果差异。然后,需要给出具体的实现步骤,比如使用翻译API,例如Google Translate或Deepseek的API。用户提到的引用[1]中提到了Deepseek API的使用,所以可能应该以这个为例。 然后,示例代码部分需要展示如何调用API进行回译。需要确保代码正确,并且用Python,因为引用[2]提到Python是主要开发语言。可能代码结构包括定义函数,调用翻译API两次(比如中译英再英译中),处理返回结果,并生成增强后的文本。需要注意代码的注释和可读性。 另外,用户可能需要了解回译法的应用场景和注意事项,比如语言对的选择、多次翻译增加多样性、语义一致性检查等。引用[4]提到保持样本语义的重要性,所以在注意事项中需要强调这一点。 最后,生成的相关问题需要围绕回译法的其他方法、优缺点、评估方法、适用场景等,确保问题有逻辑性且相关。 现在需要检查是否所有用户的要求都满足:结构清晰,分步骤说明,正确引用,代码示例,相关问题。同时,确保使用中文回答,LaTeX格式正确,没有用户不可见的指令,引用标识正确放置。 可能还需要注意代码示例中使用的是Deepseek API,根据引用[1]中的步骤,所以需要模拟调用过程,可能包括注册平台、获取API密钥等步骤,但代码示例可能需要简化,重点放在回译的实现部分。 总结步骤: 1. 回译法的定义和原理 2. 具体实现步骤(使用Deepseek API为例) 3. 示例代码 4. 应用场景和注意事项 5. 相关问题 现在开始组织内容,确保每个部分都涵盖必要的信息,并正确引用。</think>### 如何使用回译法进行文本数据增强? 回译法通过将文本翻译为中间语言再翻译回原语言,生成语义一致但表达不同的新样本,常用于解决数据不足问题并提升模型鲁棒性[^1][^4]。以下是具体实现步骤和示例: --- #### **实现步骤** 1. **选择中间语言对** 常见选择如中英互译、英法互译等,需根据目标场景和翻译质量决定。 2. **调用翻译API** 使用支持多语言的API(如Deepseek、Google Translate)完成两次翻译: - 原语言 → 中间语言 - 中间语言 → 原语言 3. **处理差异结果** 对比原文本和回译文本,保留语义一致但表达不同的样本。 4. **重复生成** 通过更换中间语言或多次回译,生成多样化的增强数据。 --- #### **示例代码(使用Deepseek API)** ```python import requests def back_translate(text, source_lang='zh', target_lang='en'): # 第一次翻译:原语言 → 中间语言 response1 = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/translate", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}, json={"text": text, "source_lang": source_lang, "target_lang": target_lang} ) intermediate_text = response1.json()['translated_text'] # 第二次翻译:中间语言 → 原语言 response2 = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/translate", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}, json={"text": intermediate_text, "source_lang": target_lang, "target_lang": source_lang} ) back_translated_text = response2.json()['translated_text'] return back_translated_text # 示例使用 original_text = "自然语言处理是人工智能的重要方向。" augmented_text = back_translate(original_text) print("增强后的文本:", augmented_text) ``` **输出结果示例** 原句:自然语言处理是人工智能的重要方向。 回译结果:自然语言处理是人工智能领域的重要组成部分。 [^4] --- #### **应用场景** 1. **低资源语言任务**:在小规模数据集中快速生成多样化样本。 2. **对抗过拟合**:通过引入语言表达差异,提升模型泛化能力。 3. **多语言模型训练**:增强跨语言语义理解的一致性。 --- #### **注意事项** - **语义一致性检查**:需过滤回译后语义偏差过大的样本。 - **API成本控制**:大规模数据增强时需优化调用频率。 - **多语言组合**:尝试不同中间语言(如日、德)以增加多样性。 ---
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