基于平行语料库的专利摘要术语和词汇量化分析

• 作者: 李诗品
• 来源期刊: 科教导刊
• 学科: 文学
• 关键词: 机器翻译 专利摘要 平行语料库 翻译共性
• 年，卷（期）: 2018,（22）
• 所属期刊栏目: 学科探索
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 分类号: H315.9
• 字数: 3255字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16400/j.cnki.kjdks.2018.08.030

摘要

谷歌专利(Google Patent)为广大用户提供了便利的专利检索和翻译服务,但其(Google Patent)翻译文本仍然存在着一定的不足.本文基于谷歌专利(Google Patent)的检索文本,探讨美国专利局专利摘要在专利词汇层面的差异,进而探讨计算机通信领域专利摘要中存在的翻译共性.本文从谷歌专利(Google Patent)中随机选取100篇专利摘要文本,借助Antconc文本分析工具和微型平行语料库探究其词汇层面的翻译共性.研究表明,谷歌专利(Google Patent)在术语的层面,虽然大多数核心词能做到相对精确的对应,但仍存在着部分名词的指代偏差、修饰词搭配偏差和术语结构顺序偏差.在词汇密度和类符比方面,美国专利局的专利摘要文本和谷歌专利摘体现着一定程度的翻译共性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李诗品	重庆邮电大学外国语学院	4	2	1.0	1.0