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第13章。西班牙语期刊中翻译的定量分析（1900-1945）：一种方法论建议
信息仅限于期刊名称和数字，但缺乏有关所包含的文章（例如文章）的信息，该文章发表在给定问题中。因此，当尝试采用大规模的方法和观点时，就不可能完全掌握过去的期刊媒体发表的内容。并不意味着数字化的文本语料库是不合适的或不适合文化研究的。计算语言学和数字工具已根据数字化书籍的文化趋势进行了研究（Michel等人2011; Gulordava和Baroni 2011； Juola 2013）和历史报纸（Lansdall-Welfare等人。2017; Cristianini，Lansdall福利和Dato 2018）。TESE研究，基于将统计方法应用于整个语料库（Tahmasebi et al。2015），定量描述了随着时间的流逝，语言，文化和历史现象的发展。但是，正如Koplenig（2015）所表明的那样，元数据本身是重要的信息来源，需要上下文化和限定结果。te量化的书籍翻译已经是翻译研究中已建立的批准，尽管它忽略了书籍内容，但它最著名的是引起了译本的翻译学，正如Heilbron（1999）所提出的。将大规模的定量分析带入了周期出版物中翻译的研究。特别是在西班牙和拉丁美洲的著作期刊中，已经出版了多少译本，尚无概念，哪些作者的作者已经翻译而来。1数字方法像本文中提出的那样，旨在使我们处于这个位置，不仅要回答这些问题，而且还要深入研究对不同空间和时间的文化期刊的循环和接收的循环和接收。我们认为，这种方法可以有助于提前书本历史，文学史和西班牙裔世界的文学翻译历史。更一般地，对西班牙语现代文学期刊的分析将从二十世纪的前半段分析，将为了解西班牙裔领域的文学现代性提供新的优势点，并将为与书籍翻译进行比较，使我们能够绘制两个平台，或者在这两个平台之间进行文字循环。
对种族主义词的定量分析，指的是意大利人及其在电影字幕中的翻译：wop，eyetie和goombah
摘要：在过去的200年中，英语文化与其他种族有着广泛的接触，几乎总是来自主导地位（Filmer，2012年）。在英语中，几乎每个种族或族裔都有种族诽谤，而发誓单词通常在英语电视对话中使用。在电影字幕中翻译誓言构成了翻译挑战，由Soler Pardo（2015），Ávila-Cabrera（2016），Beseghi（2016）和Díaz-Pérez（2020）等学者进行了研究。本文分析了三个种族主义的称呼，分析了英语向意大利语，Eyetie和Goombah的翻译，用于指代意大利人或意大利人的人。分析的数据取自OpenSubtitles的英语 - 意大利平行语料库（Lison＆Tiedemann，2016年），这是由翻译的电影字幕组成的平行语料库集。使用平行的一致性检索了包括这些种族主义词的各种电影的英文字幕，以及相应的意大利翻译。进行分析，目的是确定使用和翻译这些种族诽谤的一般趋势。此外，根据节制变量（例如电影中使用的语言，电影发行日期，电影拍摄的国家和电影类型）来测试这些变量是否对翻译选择有重大影响。关键字：种族诽谤；翻译;字幕；英语;意大利人。1。简介
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
INCloud：用于数据收集、管理、分析和临床翻译的集成神经影像云
摘要 背景 神经影像技术提供了丰富而准确的脑结构和功能测量方法，已成为心理健康和神经科学研究中最流行的方法之一。快速发展的神经影像学研究产生了大量的数据，为数据收集、大规模数据管理、高效的计算要求以及数据挖掘和分析带来了新的挑战。 目的 为应对挑战并推动神经影像技术在临床实践中的应用，我们开发了一体化神经影像云（INCloud）。INCloud 为大规模神经影像数据收集、管理、分析和临床应用的整个过程提供了全栈解决方案。 方法 INCloud 由数据采集系统、数据仓库、自动多模态图像质量检查和处理系统、脑特征库、高性能计算集群和精神障碍计算机辅助诊断系统（CADS）组成。INCloud 的独特设计是脑特征库，它将数据管理的单位从图像转换为海马体积等图像特征。通过将 CADS 连接到科学数据库，INCloud 可以积累科学数据，不断提高精神障碍客观诊断的准确性。结果 用户可以在INCloud上管理和分析神经影像数据，无需将数据下载到本地设备。INCloud用户可以根据自定义标准查询、管理、分析和共享图像特征。文中展示了基于脑特征库的“大分析”示例。结论与传统的神经影像采集和分析工作流程相比，INCloud具有数据管理和共享安全便捷、对研究人员的技术要求低、计算和数据挖掘效率高、可直接应用于临床等特点。该系统的设计和实现也适用于其他领域的影像研究平台。