Xem Nhiều 11/2022 #️ Tín Hiệu Cấp Cứu Cho Dịch Thuật Nghiên Cứu Khoa Học / 2023 # Top 14 Trend | Lienminhchienthan.com

Xem Nhiều 11/2022 # Tín Hiệu Cấp Cứu Cho Dịch Thuật Nghiên Cứu Khoa Học / 2023 # Top 14 Trend

Cập nhật thông tin chi tiết về Tín Hiệu Cấp Cứu Cho Dịch Thuật Nghiên Cứu Khoa Học / 2023 mới nhất trên website Lienminhchienthan.com. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

Tín hiệu cấp cứu cho dịch thuật Nghiên cứu khoa học

Dịch thuật khoa học và dịch thuật nói chung đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trên một loạt các ngành kinh doanh và các ngành công nghiệp như thực tế chứng minh rằng một số ngôn ngữ chính không phải là chìa khóa duy nhất để đến với sự hiểu biết toàn cầu. Hầu hết các quốc gia trên toàn thế giới có cơ hội tiếp cận nguồn thông tin theo nhiều cách tương tự nhau, cho dù đó là một tờ báo xuất bản tại Úc, một bản giới thiệu sản phẩm tại Đài Loan hoặc buổi ra mắt phim tại Mỹ. Và tất cả những thứ này diễn ra trên Internet.

 

 

 

 

 

Tiếp cận là một chuyện, nhưng sự hiểu biết là một cái gì đó hoàn toàn khác nhau. Nếu tiếng Anh được sử dụng như một ngôn ngữ chính, ví dụ, đối với các khám phá khoa học mới nhất, một số độc giả có thể hiểu được toàn bộ tài liệu. Người khác có thể phần nào hiểu được; một nhóm thứ ba có thể có được các ý chính của nghiên cứu khoa học, trong khi một khu vực rộng lớn của thế giới sẽ có chút hiểu biết. 

 

Làm sao để đảm bảo tính chính xác trong một tài liệu nghiên cứu khoa học ?

 

Đó là điều hoàn toàn cần thiết ngay từ dòng đầu tiên. Một nhà khoa học muốn thông điệp của mình và phát hiện khoa học có độ chính xác hoàn hảo, nếu không, người đọc sẽ không nắm bắt được thông tin rõ ràng.

 

Một sự lựa chọn động từ hoặc một giới từ không đúng chỗ có thể hủy hoại những gì có thể là một mảnh kiếm chứng về nghiên cứu khoa học, có thể bị loại bỏ trên tạp chí khoa học vì dịch sai. Điều này có thể có nghĩa là một phần quan trọng của nghiên cứu khoa học lại không được chú ý.

 

Có một số cách có thể giúp đảm bảo độ chính xác, bao gồm:

 

– Đào tạo nhiều nhân sự để thu hẹp khoảng cách ngôn ngữ hiện tại giữa các nhà khoa học trên thế giới.

 

– Ưu tiên các ngành khoa học nông học và môi trường có ảnh hưởng trên toàn cầu

 

– Các trường Đại học thuê dịch vụ dịch thuật có nền tảng khoa học cho cả các nhà khoa học của chính học và những người có tài liệu được viết bằng ngôn ngữ khác.

 

Tại sao không có công ty dịch thuật nào làm ?

 

Một nhà khoa học từ một nước mà ngôn ngữ không phổ biến, ít nhất là trong các lĩnh vực giáo dục, có thể cố gắng ký hợp đồng với bất kỳ công ty dịch thuật nào. Nhưng nếu họ không có chuyên môn trong lĩnh vực khoa học, kỹ thuật, kết quả sẽ không hoàn toàn chính xác. Một tiêu chuẩn, ví dụ, người biên dịch từ tiếng Bồ Đào Nha sang tiếng Anh có thể không hiểu được sắc thái được sử dụng trong văn bản khoa học và có thể không có khả năng cung cấp một bản dịch chính xác, đầy đủ để truyền tải thông điệp và những phát hiện trong công trình nghiên cứu. Điều này sẽ đẩy các nhà khoa học xuống và người đó sẽ không bao giờ biết tại sao nghiên cứu của học không nhận được các ý kiến mong đợi.

 

Dịch thuật 5 ngôn ngữ chính có thể tạo nên sự khác biệt

 

Dịch thuật các nghiên cứu vào chính xác bất kỳ hoặc tất cả các ngôn ngữ chính, đó là tiếng Anh, tiếng Hoa, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha hoặc Bồ Đào Nha, có thể cải thiện tình hình. Thống kê cho thấy rằng nghiên cứu được cung cấp trong 5 ngôn ngữ chính của thế giới chiếm khoảng một phần năm của tất cả các nghiên cứu về khoa học sinh học, môi trường và nông nghiệp. Các nhà khoa học trên thế giới cần để tra cứu nhiều thông tin, tài liệu nghiên cứu và dữ liệu chính xác để giúp họ tích lũy nhừng cần thiết để đưa ra kết luận chính xác và kết luận về một lĩnh vực nhất định theo nghiên cứu.

 

Các nhà khoa học lớn của thế giới, chẳng hạn như Lene Vestergaard Hau, một chuyên gia về vật lý lượng tử, không nhất thiết phải nói một trong những ngôn ngữ chính của thế giới nhưng rất cần chia sẻ kết quả nghiên cứu ra toàn thế giới.

 

Để bảo tồn nghiên cứu khoa học cần phải Dịch.

 

Bảo tồn hiện nay là một vấn đề hóc búa cho nhiều chính phủ và buộc các dự án bảo tồn toàn cầu phải chia sẻ những thành công và thật bại của hoạt động bảo tồn để những nơi khác có thể học hỏi và hành động trên bất kỳ sai lầm trong quá khứ để giúp đỡ các sáng kiến trong tương lai. 

 

Những chứng cứ của sự thay đổi khí hậu không được nhìn thấy ở những quốc gia nói tiếng Anh giàu có nhưng ở các nước nhỏ ít được biết đến nơi bờ kè đang bị xâm lấn, nước ngọt chuyển thành muối và đất người dân sử dụng cho sinh kế của họ đang biến mất nhanh vào đại dương. Các nhà khoa học của các nước này, những người cần thông điệp của họ trong các ngôn ngữ chính trên thế giới trước khi quá muộn.

Ngày nay có một vài tạp chí tiếng Anh không phụ thuộc vào các nhà khoa học đồng nghiệp hay bạn đọc quan tâm đọc bài báo của họ trong tiếng Anh, đã chuyển sang dịch cả tiếng Pháp và tiếng Tây Ban Nha để mở rộng bạn đọc của họ.

 

Dịch trực tuyến nghiên cứu khoa học có thể cứu cả thế giới

 

 

Nó sẽ không quá lâu trước khi máy tính có thể dịch tài liệu nghiên cứu khoa học. Cho đến thời điểm đó, các trường đại học trên thế giới nên chỉ mất một bước tiến lớn và bắt đầu thuê dịch giả khoa học có thẩm quyền, những người có thể giữ cho thế giới được kết nối với dịch thuật khoa học mới và cách mạng đó sẽ ảnh hưởng đến các quyết định trên thế giới.

 

Tại Dịch thuật Chuẩn chúng tôi có những chuyên gia dịch thuật các công trình nghiên cứu khoa học, đảm bảo tính chính xác cho mọi tài liệu.

Nghiên Cứu Và Xây Dựng Hệ Thống Dịch Tự Động Jrai / 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

ĐỖ THỊ THUẬN

NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỊCH TỰ ĐỘNG JRAI – VIỆT VÀ VIỆT – JRAI

Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2012

2

Công trình ñược hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

Người hướng dẫn khoa học: TS. HUỲNH CÔNG PHÁP

Phản biện 1 : chúng tôi LÊ VĂN SƠN

Phản biện 2 : TS. NGUYỄN MẬU HÂN

Luận văn ñược bảo vệ tại Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 16 tháng 12 năm 2012

Có thể tìm hiểu luận văn tại: – Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng; – Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng;

3

MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn ñề tài Cộng ñồng các dân tộc Việt Nam có ñến 54 dân tộc anh em và Jrai là một dân tộc có dân số khá ñông, chỉ ñứng thứ hai (sau người Kinh). Người Jrai cư trú trên một dải ñất rộng lớn, chủ yếu phân bổ ở tỉnh Gia Lai và ñồng bào sử dụng tiếng Jrai làm ngôn ngữ giao tiếp chính thống. Tuy nhiên, tiếng Việt lại là ngôn ngữ chính ñược sử dụng ở Việt Nam, ñiều này dẫn ñến việc chuyển tải chủ trương, ñường lối của Đảng, chính sách, pháp luật của Nhà nước ñến với các ñồng bào dân tộc Jrai gặp rất nhiều khó khăn. Đồng bào cũng gặp khó khăn trong việc học tập và tiếp thu tri thức bằng tiếng Việt. Ngày nay, ở vào thời ñại công nghệ thông tin bùng nổ, ñể bảo tồn và phát huy ñược bản sắc các dân tộc, chúng tôi nghĩ ñến các biện pháp ñưa ngôn ngữ Jrai vào máy tính. Do ñó, việc xây dựng một hệ thống dịch qua lại giữa tiếng Jrai và tiếng Việt là rất cần thiết. Hiện tại, Trung tâm CNTT-TT Sở Thông tin và Truyền thông Gia Lai và Công ty TNHH Công nghệ thông tin Tuổi trẻ Lạc Việt ñã cho ra ñời phần mềm “Từ ñiển ñiện tử phương ngữ Jrai Việt” cho phép chúng ta tra nghĩa theo từ. Tuy nhiên, với một tài liệu lớn muốn dịch từ tiếng Jrai sang tiếng Việt hay ngược lại thì việc tra cứu từng từ là rất bất cập và mất thời gian. Xuất phát từ nhu cầu thực tế trên, chúng tôi có ý tưởng nghiên cứu và xây dựng một hệ thống dịch tự ñộng giữa tiếng Jrai và tiếng Việt.

4

Hiện nay, có rất nhiều các phương pháp dịch tự ñộng ñã ñược sử dụng như dịch máy dựa trên luật, dịch máy dựa trên ví dụ mẫu, dịch máy dựa trên xác suất thống kê, …. Tuy nhiên, dịch máy dựa trên phương pháp thống kê ñang là một hướng phát triển ñầy tiềm năng bởi những ưu ñiểm vượt trội so với các phương pháp khác. Thay vì xây dựng các từ ñiển, các quy luật chuyển ñổi bằng tay, hệ dịch này tự ñộng xây dựng các từ ñiển, các quy luật dựa trên kết quả thống kê có ñược từ các kho ngữ liệu. Chính vì vậy, dịch máy dựa vào thống kê có tính khả chuyển cao áp dụng ñược cho bất kỳ cặp ngôn ngữ nào. Với những ñiều kiện và lý do nêu trên, chúng tôi chọn hướng nghiên cứu về phương pháp dịch máy dựa trên xác suất thống kê ñể xây dựng hệ thống dịch tự ñộng Jrai – Việt và Việt – Jrai. 2. Mục ñích và nhiệm vụ của ñề tài Mục ñích của ñề tài là tập trung nghiên cứu, tìm hiểu các phương pháp dịch máy và áp dụng ñể xây dựng hệ thống dịch tự ñộng Jrai – Việt và Việt – Jrai. Nhiệm vụ cụ thể: –

Nghiên cứu các văn bản tiếng Jrai.

Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp dịch máy.

Đề xuất phương pháp dịch máy hiệu quả và vận dụng ñể xây dựng hệ thống dịch tự ñộng Jrai – Việt và Việt – Jrai.

Nghiên cứu các phương pháp ñánh giá hệ dịch tự ñộng.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu –

Các văn bản văn hóa hóa tiếng Jrai.

5

Các phần mềm dịch tự ñộng hiện có.

Các phương pháp dịch tự ñộng.

Các công cụ ñánh giá dịch tự ñộng

Phạm vi nghiên cứu –

Đề tài tập trung vào nghiên cứu về dịch các tài liệu dạng văn bản văn hóa tiếng Việt và tiếng Jrai.

4. Phương pháp nghiên cứu –

Tìm hiểu các hệ dịch tự ñộng ñã có ñể tìm ra các phương pháp dịch máy mà các hệ dịch hiện ñang sử dụng.

Nghiên cứu và ñánh giá các phương pháp dịch máy, những ưu ñiểm và những hạn chế, sau ñó tìm ra một phương pháp có hiệu quả và ñề xuất áp dụng cho bài toán ñề tài ñặt ra.

Nghiên cứu các phương pháp ñánh giá chất lượng dịch máy ñể ñánh giá hiệu quả dịch cho hệ thống ñề tài ñã xây dựng.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của ñề tài Ý nghĩa khoa học –

Hiểu và vận dụng ñược phương pháp dịch máy thống kê vào thực tiển.

Xây dựng thành công phần mềm dịch tự ñộng giữa tiếng Jrai và tiếng Việt

Ý nghĩa thực tiễn –

Hệ thống dịch máy giữa tiếng Jrai và tiếng Việt tạo ñiều kiện thuận lời cho việc nghiên cứu, học tập tiếng Jrai.

6

Trợ giúp cho công tác quản lý của cán bộ người Việt ở Jrai

6. Cấu trúc của luận văn Luận văn ñược tổ chức gồm 3 chương chính như sau: CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỊCH MÁY CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH – THIẾT KẾ – ĐẶC TẢ HỆ THỐNG DỊCH MÁY THỐNG KÊ CHƯƠNG 3: TRIỂN KHAI VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG DỊCH MÁY THỐNG KÊ KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TÀI LIỆU THAM KHẢO

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỊCH MÁY 1.1. KHÁI NIỆM VỀ DỊCH MÁY Dịch máy hay còn gọi là dịch tự ñộng, thực hiện dịch một ngôn ngữ này (gọi là ngôn ngữ nguồn) sang một hoặc nhiều ngôn ngữ khác (gọi là ngôn ngữ ñích) một cách tự ñộng, không có sự can thiệp của con người trong quá trình dịch.

1.2. LỊCH SỬ DỊCH MÁY 1.3. MỘT SỐ DỊCH VỤ DỊCH MÁY 1.3.1. Google Trang Web truy cập http://translate.google.com

1.3.2. Microsoft Trang Web truy cập http://www.microsofttranslator.com/

1.3.3. EVTRAN EVTRAN (English Vietnamese Translator), phần mềm dịch tự ñộng Anh – Việt.

7

1.3.4. Vdic Trang Web truy cập http://vdict.com/?autotranslation

1.3.5. Lạc Việt Trang Web truy cập http://tratu.vietgle.vn/hoc-tienganh/dich-van-ban.html

1.3.6. Yahoo! Trang Web truy cập http://babelfish.yahoo.com

1.4. NHẬN XÉT VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH TIẾNG VIỆT Các dịch vụ dịch máy hiện nay nhìn chung là hiệu quả dịch chưa cao, một số dịch vụ chưa có hỗ trợ dịch tiếng Việt. Do chất lượng chưa thật tốt nên hầu hết các sản phẩm dịch tự ñộng ñều chỉ mang tính tham khảo, các bản dịch chỉ cho biết ñại ý và nó hoàn toàn có thể dịch sai một phần hoặc toàn bộ nội dung cốt lõi của văn bản.

1.5. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỊCH MÁY 1.5.1. Dịch trực tiếp (Direct MT) 1.5.1.1. Khái niệm Hệ thống dịch bằng cách thay thế những từ/ngữ trong ngôn ngữ nguồn bằng những từ/ngữ trong ngôn ngữ ñích một cách máy móc.

1.5.1.2. Phân tích hình thái Trong ngôn ngữ học, phân tích hình thái ngôn ngữ là xác ñịnh, phân tích và miêu tả cấu trúc của hình vị (âm tiết) và các ñơn vị ý nghĩa khác như từ, phụ tố, từ loại, thanh ñiệu, hàm ý.

1.5.2. Dịch máy theo chuyển ñổi cú pháp (Syntactic Transfer MT) Hệ thống dịch bằng cách phân tích (hình thái và cú pháp) câu của ngôn ngữ nguồn và sau ñó áp dụng những luật ngôn ngữ và

8

từ vựng (gọi là quy luật chuyển ñổi) ñể ánh xạ thông tin văn phạm từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ ñích.

1.5.3. Dịch máy qua ngôn ngữ trung gian (Interlingual MT) 1.5.3.1. Khái niệm Hệ thống dịch qua một ngôn ngữ trung gian gọi là liên ngôn ngữ (interlingual).

1.5.3.2. Ngôn ngữ trung gian UNL (Universal Networking Language) Đây là một ngôn ngữ trung gian biểu ñạt riêng cho máy tính, cho phép biểu diễn về mặt ngữ nghĩa ở mức ñơn giản nhất có thể (giảm thiểu những rắc rối do vấn ñề ngữ nghĩa).

1.5.4. Dịch máy dựa theo luật (RBMT: Rule-based MT) Cách tiếp cận truyền thống này dựa vào các luật dẫn thường ñược xây dựng bằng tay bởi các chuyên gia ngôn ngữ.

1.5.5. Dịch máy dựa trên ví dụ (EBMT: Example-based MT) Theo cách tiếp cận này, khi hệ dịch nhận ñược một câu ngôn ngữ nguồn, hệ thống sẽ so khớp với các mẫu trong kho ngữ liệu song ngữ ñể xác ñịnh mẫu nào gần ñúng nhất và ñưa ra thành phần dịch tương ứng của mẫu ñó.

1.5.6. Dịch máy dựa trên cơ sở tri thức (KBMT: Knowledge-Based MT) Theo cách dịch này, máy tính phải ñược trang bị tri thức ngôn ngữ và tri thức về thế giới thực y như con người. Do ñó, chúng ta phải xây dựng một cơ sở tri thức khổng lồ mà bao trùm ñược mọi tri thức về thế giới thực ở mọi lĩnh vực.

9

1.5.7. Dịch máy dựa trên thống kê (SMT: Statistical-based MT) Cách tiếp cận dịch máy dựa trên thống kê ñể xây dựng từ ñiển và các quy luật dịch một cách tự ñộng. Để thực hiện ñược ñiều này, cần có một kho ngữ liệu song ngữ rất lớn.

1.5.8. Dịch máy dựa trên ngữ liệu (CBMT: Corpus-Based MT) Dựa trên cơ sở ngôn ngữ học và công nghệ máy học ñể có ñược các bộ luật chuyển ñổi nhờ vào kho ngữ liệu dạng ñơn ngữ hay song ngữ. Các luật này phải ñược ñảm bảo là chính xác, bao quát, không mâu thuẫn và dễ kiểm soát hơn so với các luật ñược xây dựng một cách thủ công của các nhà ngôn ngữ học.

1.6. NHẬN XÉT CÁC PHƯƠNG PHÁP DỊCH MÁY 1.7. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH MÁY 1.7.1. Đánh giá chủ quan (Subjective) Do con người trực tiếp ñánh giá theo tính ñầy ñủ và ñộ trôi chảy của bản dịch (ñiểm số 1 ñến 5).

1.7.2. Đánh giá khách quan (Objective) 1.7.2.1. BLEU (BiLingual Evaluation Understudy) BLEU ñược ñề xuất bới IBM tại hội nghị ACL ở Philadelphie vào tháng 7-2001. Ý tưởng chính của phương pháp là so sánh kết quả bản dịch tự ñộng bằng máy với một bản dịch chuẩn dùng làm bản ñối chiếu.

10

1.7.2.2. NIST (National Institute of Standards and Technology) NIST phát triển dựa trên phương pháp BLEU nhưng có một khác biệt về quan ñiểm ñánh giá là việc chọn lựa N-grams và thông tin trên mỗi n-gram sẽ ñược sử dụng ñể phục vụ việc ñánh giá. NIST ñánh số ñiểm cao hơn cho các n-gram chứa nhiều thông tin hơn trong khi ñối với BLEU là như nhau nếu cùng số từ. Với tiêu chuẩn này, số ñiểm cao thì hệ dịch ñược xem là tốt.

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH -THIẾT KẾ – ĐẶC TẢ HỆ THỐNG DỊCH MÁY THỐNG KÊ 2.1. PHƯƠNG PHÁP DỊCH MÁY THỐNG KÊ 2.1.1. Lý thuyết xác suất Lý thuyết xác suất ñược sử dụng khi chúng ta phải xử lý các sự kiện với những kết quả không chắc chắn, và có nhiều khả năng có thể xảy ra.

2.1.1.1. Phân phối xác suất Về mặt toán học, một phân phối xác suất là một hàm ánh xạ trả về các giá trị giữa 0 và 1.

2.1.1.2. Ước lượng phân phối xác suất Ước lượng phân phối xác suất dịch từ vựng bằng cách ñếm số lần xuất hiện của từ, sau ñó lấy tỷ lệ với tổng số từ có trong bộ ngữ liệu. pf : e → pf ( e) (2.1) pf thỏa mãn 2 thuộc tính: p f (e ) = 1 (2.2) e ∀e : 0 ≤ p f (e) ≤ 1 (2.3)

pf(e) có giá trị cao hơn nếu từ tiếng Anh e là một bản dịch thông dụng, giá trị thấp nếu từ tiếng Anh e là bản dịch hiếm ñược sử dụng, giá trị 0 nếu không có bản dịch tương ứng.

11

2.1.2. Các mô hình dịch máy thống kê 2.1.2.1. Dịch máy thống kê dựa trên cơ sở từ (Word-based SMT) Các mô hình dịch máy thông kê ban ñầu dựa trên ñơn vị từ, dịch từng từ, có thể thêm hoặc bớt từ sau ñó sắp xếp các từ lại thành bản dịch. Bản dịch một cặp câu chính là sự ánh xạ các từ tương ứng giữa 2 ngôn ngữ thông qua chức năng liên kết từ. Mô hình dịch dựa trên ñơn vị từ không cho kết quả tốt trong trường hợp kết nối 1nhiều, nhiều-1 hoặc nhiều-nhiều. Khi ñó, phân tích dựa trên ñơn vị cụm từ ñược ñề xuất ñể giải quyết vấn ñề này.

2.1.2.2. Dịch máy thống kê dựa trên cơ sở cụm từ (Phrasebased SMT) Đây là mô hình dịch máy thống kê thực thi tốt nhất hiện nay. Ở ñây, khái niệm cụm từ không theo ñịnh nghĩa của ngôn ngữ học mà ñược sinh ra dựa vào các phương pháp thống kê áp dụng trên ngữ liệu học. Một chuỗi các từ liên tiếp ñược dịch sang ngôn ngữ ñích, với ñộ dài cụm từ ngôn ngữ nguồn và ñích có thể khác nhau. Hình 2.1 minh hoạ quá trình dịch máy thống kê dựa trên cụm từ, dịch từ tiếng Đức sang tiếng Anh.

natuerlich

of couse

hat

john

john

spass am

has

fun with the

spiel

game

Hình 2.1 Ví dụ về dịch thống kê dựa trên cụm từ

2.1.2.3. Dịch máy dựa trên cú pháp (Tree-based SMT) Câu ngôn ngữ nguồn f ñược phân tích thành cây cú pháp. Cây cú pháp này sẽ ñược sắp xếp lại ñể phù hợp với cú pháp của câu ngôn ngữ ñích e. Sau ñó, một số từ mới có thể ñược chèn vào cây

12

hiện tại cho phù hợp hơn với cú pháp của ngôn ngữ ñích. Cuối cùng, các từ trong cây cú pháp của câu ngôn ngữ nguồn sẽ ñược dịch sang ngôn ngữ ñích.

2.2. QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỊCH MÁY THỐNG KÊ Koehn mô tả một cách khái quát quá trình dịch thống kê dựa trên cụm từ như sau: – Câu nguồn ñược tách thành các cụm từ – Mỗi cụm từ ñược dịch sang ngôn ngữ ñích. – Các cụm từ ñã dịch ñược sắp xếp theo một thứ tự phù hợp

2.3. CÁC THÀNH PHẦN CỦA MỘT HỆ THỐNG DỊCH MÁY THỐNG KÊ Một mô hình dịch máy bao gồm 3 thành phần: – Mô hình ngôn ngữ: Phản ánh ñộ trôi chảy của câu dịch và ñược huấn luyện trên ngữ liệu ñơn ngữ – Mô hình dịch: Cho biết xác suất của câu ngôn ngữ nguồn là bản dịch từ câu ngôn ngữ ñích và ñược huấn luyện trên dừ liệu song ngữ. – Bộ giải mã: Thuật toán tìm kiếm ra bản dịch tốt nhất cho câu ngôn ngữ nguồn.

2.3.1. Mô hình ngôn ngữ Đây là một trong những thành phần quan trọng của bất kỳ hệ thống dịch máy thống kê, nó là các phân phối xác suất trên một ngữ liệu ñơn ngữ, dùng ñể ño mức ñộ chính xác của việc sắp xếp các từ trong bản dịch.

2.3.1.1. Mô hình ngôn ngữ n-gram Mô hình này dựa trên số liệu thống kê về khả năng các từ có thể ñi theo nhau trong câu.

13

Phương Pháp Học Tiếng Anh Hiệu Quả Từ Các Nhà Nghiên Cứu Hàng Đầu / 2023

1. Nghe các bài nghe phù hợp với trình độ

Website: chúng tôi

Từ khóa để gõ vào phần tìm kiếm trên chúng tôi Side by side TV A hoặc Top notch

Chú ý: Các bài nghe trong các trang này thường được xếp theo thứ tự từ dễ đến khó, một số bài nghe được chia theo 4 trình độ như cột bên.

Intermediate

TV series : Friends, How I met your mother hoặc các show truyền hình phù hợp với sở thích của bạn.Sự kiện, CLB tiếng Anh: Domino English club (ec.domino.edu.vn – học tiếng Anh qua phim ảnh và âm nhạc), Meet up (các buổi giao lưu bằng tiếng Anh),…Ted talks: Các bài phát biểu của các diễn giả trên thế giới về những ý tưởng táo sáng tạo và đổi mới.

2. Học theo cụm từ và gắn với ngữ cảnh cụ thể trong bài nghe

Không nên học các từ mới đơn lẻ mà nên học theo cụm từ. Với mỗi cụm từ mới, bạn nên: Đọc kĩ phần giải nghĩa và ví dụ, tự đặt ra những câu tương tự. Nghe kĩ và nhại theo cách phát âm. Sử dụng những từ đã học trong giao tiếp để ghi nhớ lâu hơn. Để đạt hiệu quả cao nhất, bạn nên sử dụng những thẻ học từ điện tử bao gồm cụm từ mới, ví dụ trong câu, âm thanh và hình ảnh được chọn lọc từ chính các bài nghe.

3. Lặp lại theo các bài nghe để luyện phát âm, ghi nhớ từ và học ngữ pháp

Sau khi đã chọn được bài nghe phù hợp, bạn nên:

Tìm và in phần lời của bài nghe để đánh dấu cách phát âm, ngữ điệu,… khi luyện tập.

Nghe và đánh dấu những phần cần chú ý (các âm khó, trọng âm từ, ngữ điệu…).

Nhại theo từng câu một, chú ý đến những chỗ đã đánh dấu.

Nếu có thể, bạn nên thu âm lại và nhờ một người khác nhận xét về phần nhại giọng của mình. Tại Domino, các bạn trợ lý học viên sẽ giúp bạn so sánh và chỉ ra phần bạn cần chú ý cải thiện khi bạn thu âm và nộp bài nói lại giọng cho các bài nghe. Đây cũng có thể là một phương pháp trong shadowing

Quan trọng hơn, hãy cố gắng phát âm và sử dụng ngữ điệu như trong bài nghe khi giao tiếp để có cách nói tự nhiên hơn.

4. Thực hành, thực hành và … thực hành

Để thực sự làm chủ những những kĩ năng và kiến thức bạn đã học được trong cả ba bước trên, hãy thực hành hàng ngày và chủ động tìm kiếm cơ hội luyện tập những gì đã học và được nhận xét.

Tham gia vào các hoạt động nói cá nhân, theo cặp hoặc nhóm trong và ngoài lớp, thực hành những cấu trúc câu, từ vựng đã học được qua các bài nghe và các thẻ từ. Tìm đến những hình thức mới mẻ và thú vị như làm tour guide, vlog, phát thanh viên tiếng Anh, CLB tiếng Anh… để trải nghiệm học tiếng Anh thêm thú vị.

Một điều rất quan trọng khi thực hành là hãy tìm kiếm những người có trình độ tiếng Anh tốt hơn bạn để cùng bạn thực hành, giúp bạn sửa những lỗi sai hay gợi ý những cách làm tốt hơn. Việc thực hành thường xuyên và đúng cách là bước quan trọng nhất để bạn thực sự tự tin khi giao tiếp bằng tiếng Anh.

Nhiệm Vụ Nghiên Cứu Của Dân Tộc Học Là Gì? / 2023

Nhiệm vụ chung của dân tộc học là nghiên cứu cơ bản và toàn diện các lĩnh vực đời sống xã hội của tất cả các tộc người từ vật chất, tinh thần đến nguồn gốc lịch sử, các giá trị truyền thống cho đến đời sống xã hội hiện đại.

Dân tộc học có 6 nhiệm vụ cụ thể:

Nghiên cứu cấu tạo thành phần các tộc người trong nước và trên thế giới. Đây là nhiệm vụ cơ bản của dân tộc học nhằm xác định đúng đắn thành phần tộc người trong nước và trên thế giới. Phải phân biệt chuẩn xác cộng đồng nào là tộc người, nhóm nào chỉ là các nhóm địa phương của tộc người.

Nghiên cứu lịch sử tộc người. Dân tộc họclàm rõ sự tương đồng và khác biệt của các dân tộc trên thế giới, từ nguồn gốc đến sự biến đổi trong toàn bộ chiều dài lịch sử đến ngày nay.

Nghiên cứu đặc trưng văn hóa tộc người để làm rõ diện mạo văn hóa các tộc người (đặc trưng riêng và chung); nghiên cứu các yếu tố truyền thống, phong tục tập quán, những yếu tố mới nảy sinh. Tìm hiểu lịch sử, di sản truyền thống văn hóa tộc người và đi sâu nghiên cứu đời sống xã hội đương đại.

Nghiên cứu môi trường sinh thái và địa lý tộc người – nghiên cứu môi trường tự nhiên nơi cư trú (địa hình, sông ngòi, đất đai, khí hậu, tài nguyên…) đã ảnh hưởng tích cực và tiêu cực thế nào đến mọi mặt đời sống cư dân của tộc người. Làm rõ lịch sử vùng lãnh thổ cư trú, điều kiện tự nhiên, các ảnh hưởng đến đời sống cư dân, thế ứng xử với môi trường sống, quan niệm và ý thức của cộng đồng về lãnh thổ và địa lý tộc người.

Nghiên cứu quá trình tộc người và quan hệ tộc người – nghiên cứu quá trình ra đời, vận động, biến đổi, phát triển của các tộc người trong tiến trình lịch sử. Dân tộc học làm rõ những vấn đề về quá trình tộc người nhằm đem lại nhận thức toàn diện về các tộc người, cung cấp các tri thức về tình hình tộc người và mối quan hệ tộc người trong nước, khu vực và thế giới.

Nghiên cứu tôn giáo, tín ngưỡng của các tộc người. Dân tộc học nghiên cứu đời sống tâm linh, các hình thức sinh hoạt tôn giáo, tín ngưỡng của từng tộc người. Dân tộc học làm rõ đời sống sinh hoạt tôn giáo, tín ngưỡng, những giá trị của tôn giáo tín ngưỡng trong xã hội tộc người; những vấn đề mới nảy sinh, không bình thường trong đời sống tín ngưỡng tộc người.

Các nhiệm vụ trên có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, hỗ trợ và bổ sung cho nhau. Song tùy từng quốc gia mà dân tộc học có thể có những nhiệm vụ cụ thể khác nhau.

Bạn đang xem bài viết Tín Hiệu Cấp Cứu Cho Dịch Thuật Nghiên Cứu Khoa Học / 2023 trên website Lienminhchienthan.com. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!