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Maria Kunilovskaya
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研究将翻译腔与翻译任务中的认知负荷联系起来
一篇新的研究论文提出，“翻译腔”（译文与原文目标语言作品的系统性差异）可以通过翻译任务本身固有的认知负荷来解释。研究人员使用自动分类器对翻译腔进行操作化，并通过LLM意外度、句法复杂性和语义替代性来衡量任务难度。他们的发现（主要来自英德语语料库）表明，翻译任务难度，特别是跨语言迁移，是翻译腔的一个重要预测因子，其中源文本的句法复杂性和翻译解决方案熵是最强的指标。
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更新的语料库EPIC-EuroParl-UdS助力翻译和口译研究
本文介绍了EPIC-EuroParl-UdS，这是一个欧洲议会演讲及其翻译/口译的更新语料库。该资源通过修正的元数据、改进的语言注释以及词语对齐和意外度指数等新层级进行了优化。它支持对语言变异的信息论方法、书面语和口语模式的比较以及翻译现象的分析等方面的研究。本文中的一项新研究验证了口语数据，并评估了GPT-2和机器翻译模型在预测口译中的填充词方面的表现。