现代日汉翻译教程（修订版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陶振孝 著

图书标签:

• 日语翻译
• 汉译日
• 现代日语
• 翻译教程
• 日语学习
• 语言学习
• 实用日语
• 修订版
• 日语能力
• 翻译技巧

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040352689

版次：2

商品编码：11123484

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-10-01

用纸：胶版纸

页数：334

正文语种：中文

内容简介

　　《现代日汉翻译教程（修订版）》共分为五章29节，内容涵盖翻译简史、何谓翻译、与翻译相关方面、翻译的方法、各种文体的翻译等内容。因为编著者倾向于以语段为翻译的单位，所以没有选择单句作为练习，而是在每节后设计了段落翻译练习。在段落的选择上，突出了趣味性、知识性、文化性，以使学生在进行翻译活动中更能产生兴趣，积极去学习翻译、挑战翻译。

目录

第一章 绪论
第一节 翻译简史
一、中国翻译史的轮廓
二、西方翻译史点描
三、日本翻译史概述
第二节 翻译的由来
一、"翻译"二字释义
二、翻译比喻说略
三、翻译的定义
第三节 翻译学简介
一、谭载喜的《翻译学》
二、郑海凌的《文学翻译学》
三、王秉钦的《文化翻译学》
四、翻译学展望
练习1

第二章 认识论
第一节 翻译的功能
一、翻译的语言功能
二、翻译的社会功能
三、翻译的文化功能
练习2
第二节 翻译的标准
一、西方的翻译标准
二、日本的翻译标准
三、中国的翻译标准
练习3
第三节 翻译的单位
一、翻译单位的定义
二、如何划分翻译单位
三、国内对翻译单位的研究
四、语段
五、语段的结构分类
练习4
第四节 翻译的过程
一、解析（解码）
二、转换（换码）
三、重构（编码）
练习5
第五节 翻译的限度
一、可译与不可译
二、可译性的限度
三、可译性限度的调整
练习6

第三章 相关论
第一节 思维与翻译
一、思维的内容和语言的表达
二、思维的共性与个性
三、思维的结构
四、翻译思维活动的种类
五、思维方式
练习7
第二节 语义与翻译
一、语义的内涵
二、翻译语义
三、语义的表达
练习8
第三节 语境与翻译
一、语境
二、语境的功能
三、语境与翻译
四、小结
练习9
第四节 文体与翻译
一、文体
二、翻译要得体
三、如何得体
四、小结
练习10
第五节 文化与翻译
一、文化的差异
二、文化的空白
三、文化的误读
四、文化翻译的对策
五、小结
练习11

第四章 方法论
第一节 译音、译形、译意
一、译音
二、译形
三、译意
四、译神
五、接近理想的翻译
练习12
第二节 顺译与倒译
一、日语句子的语序
二、译文的语序
三、顺译
四、倒译
五、顺译与倒译的比较和
选择
六、语段中的语序调整
练习13
第三节 分切与合并
一、分切
二、合并
练习14
第四节 增补与省略
一、增补
二、省略
练习15
第五节 转换与转移
一、转换
二、转移
练习16
第六节 否定与反译
一、日语的否定表达
二、反译
练习17
第七节 阐释与引申
一、阐释
二、引申
练习18
第八节 归化与异化
一、由来与轨迹
二、异化与归化举例
三、归化与异化的分析
四、小结
练习19

第五章 文体论
第一节 书信的翻译
一、候文书信
二、现代书信
练习20
第二节 广告的翻译
一、商品广告
二、招聘广告
三、药品广告
练习21
第三节 科技文章的翻译
一、科技文章的特点与翻
译注意事项
二、科技文章译例
练习22
第四节 报刊文章的翻译
一、新闻标题
二、新闻报道
三、评论、社论
练习23
第五节 法律文章的翻译
一、法律条文
二、法律文件
三、法律报道
练习24
第六节 经贸文章的翻译
一、经济类文章
二、贸易类文章
练习25
第七节 散文的翻译
一、叙事说理散文
二、写景抒情散文
练习26
第八节 小说的翻译
一、宏观把握
二、微观把握
练习27
第九节 影视作品的翻译
一、电影电视片名的翻译
二、影视剧本的画外音
与叙事部分
三、影视剧本的对白部分
练习28
第十节 诗歌的翻译
一、对诗歌翻译的认识
二、和歌和俳句的翻译
三、现代诗的翻译
四、歌词的翻译
练习29
练习参考译文
主要参考书目

《深度学习在自然语言处理中的应用：理论与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前自然语言处理（NLP）领域的核心技术——深度学习的应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到前沿实践的各个方面，力求在理论深度与工程实用性之间取得最佳平衡。 第一部分：深度学习基础与NLP的结合 本部分为理解后续高级主题打下坚实的基础。首先，我们将回顾深度学习的基本架构，包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN）的数学原理和计算机制。重点在于阐释这些网络结构如何被应用于处理序列数据，这是自然语言的本质特征。 词嵌入的演进： 我们将详细剖析词嵌入技术的发展历程，从早期的基于统计的方法（如LSA/PLSA）过渡到基于神经网络的Word2Vec（Skip-gram与CBOW模型）以及GloVe。书中不仅解释了这些方法的内在机制，还深入讨论了它们在捕捉词汇语义和句法关系上的优劣，并通过实例展示了如何利用预训练词向量来初始化NLP模型。 序列建模的挑战： 重点分析了传统RNN在处理长距离依赖问题上遇到的梯度消失与爆炸困境。随后，引入长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的详细结构，解析其“门控”机制如何有效地控制信息流动，从而实现对上下文信息的长期记忆。 注意力机制的革命： 阐述注意力机制如何成为现代NLP模型的关键组件。我们将从Seq2Seq模型中的简单注意力机制讲起，逐步深入到自注意力（Self-Attention）机制的数学表达，展示其如何允许模型动态地聚焦于输入序列中最重要的部分，极大地提升了模型对复杂句式和篇章结构的理解能力。 第二部分：Transformer架构及其核心应用 Transformer模型是近年来NLP领域最具颠覆性的创新，本部分将集中探讨其内部构造及其衍生出的强大预训练模型。 Transformer的解构： 详细解析“Attention Is All You Need”论文中提出的Transformer架构。重点分析了多头自注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势、位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式，以及Encoder-Decoder堆叠结构中残差连接和层归一化的作用。 预训练模型的范式转换： 深入探讨基于Transformer的预训练语言模型（PLM）的兴起。我们不仅介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向训练机制（Masked Language Model和Next Sentence Prediction），还比较了如RoBERTa、ALBERT等在训练策略和模型效率上的优化改进。书中会详细讲解“预训练-微调”范式的操作流程和最佳实践。 生成式模型的突破： 针对文本生成任务，我们将研究以GPT系列为代表的单向、自回归模型。分析其在大规模无监督数据上训练的有效性，并讨论如何通过精细的解码策略（如束搜索、Top-k/Nucleus Sampling）来控制生成文本的流畅性、多样性和事实准确性。 第三部分：特定NLP任务的深度学习解决方案 本部分将理论应用于实际场景，展示深度学习技术如何解决具体的NLP难题。 机器翻译的深度优化： 回顾神经机器翻译（NMT）从RNN/LSTM到纯Transformer模型的演变过程。重点讨论如何处理低资源语言对的挑战，包括多模态对齐、回译（Back-Translation）等技术在NMT中的应用。 文本分类与情感分析： 探讨如何利用预训练模型（如BERT）的[CLS]标记输出或全局平均池化（GAP）向量进行高效的文本表示，并在此基础上构建高精度的分类器。分析处理长文档和细粒度情感分析的策略，例如层次化注意力网络在信息整合中的应用。 信息抽取（IE）与问答系统（QA）： 针对命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取，介绍如何将这些任务转化为序列标注或文本蕴含问题。在问答系统方面，详细分析了抽取式QA（如SQuAD任务）中Span预测的实现，以及生成式QA中对上下文理解和答案整合的要求。 语言模型的可解释性： 随着模型复杂度的提升，理解模型决策过程变得至关重要。本章介绍LIME、SHAP等方法在解释词向量和模型预测中的应用，以及可视化注意力权重图谱的方法，帮助读者洞察深度模型“黑箱”内部的运作逻辑。 第四部分：挑战、前沿与未来展望 本部分关注当前NLP领域尚未完全解决的问题以及最新的研究方向。 模型效率与部署： 讨论大型预训练模型在推理速度和内存占用上的瓶颈。介绍模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）在NLP模型上的具体实施方案，以适应边缘设备和实时应用的需求。 事实性、偏见与伦理： 深入探讨大型语言模型在生成内容中引入事实错误（幻觉）的问题。分析训练数据中固有的社会偏见如何被模型学习和放大，并介绍缓解这些伦理风险的对齐（Alignment）技术和评估指标。 多模态NLP的融合： 展望结合文本、图像和语音的跨模态学习。介绍如CLIP等模型如何通过对比学习将不同模态映射到同一语义空间，为未来的通用人工智能应用奠定基础。 本书内容深入浅出，配有大量代码示例（主要使用Python和主流深度学习框架），适合具有一定编程基础和线性代数、概率论知识的计算机科学、语言学或人工智能专业的学生、研究人员以及希望从传统方法转向深度学习的NLP工程师参考和学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它在保持学术严谨性的同时，又充满了富有激情的引导力。作者的语气仿佛一位经验丰富的老前辈，语重心长地分享着自己在翻译道路上的心得体会，没有高高在上的说教感。尤其是在对翻译心态和职业伦理的探讨部分，那些真诚的告诫和对行业潜规则的揭示，让我这个初学者在心理上提前做好了应对未来挑战的准备。它不仅仅传授技术，更注重塑造译者的职业人格。读完之后，我感到自己不仅仅是掌握了一些翻译技巧，更重要的是，对翻译这项工作产生了一种更深层次的敬畏和责任感。这本书带来的价值，已经远远超出了“教程”的范畴，更像是一部心灵成长的伴侣书。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的深度和广度超出了我最初的预期。它不仅仅满足于教授“是什么”，更深入探讨了“为什么会这样”的底层逻辑。作者在追溯一些语言现象的历史渊源和文化根源时，展现了深厚的学养。比如，在探讨日语中一些外来语（和制汉语、外来语）的使用习惯时，它不仅列举了用法，还追溯了它们进入日语体系的时代背景，这对于我们进行精准、地道的翻译至关重要。这种对语言深层机制的挖掘，让学习过程充满了智力上的探索乐趣。对于那些已经具备一定基础，希望迈向专业翻译领域的人来说，这本书无疑是提升思维层次的绝佳阶梯，它培养的不是翻译的匠气，而是翻译的“学气”。

评分☆☆☆☆☆

在配套资源和辅助学习机制方面，这本书的设计可谓是煞费苦心。我注意到，每组练习的设置都非常巧妙，它们不是孤立的，而是相互关联、层层递进的。比如，上午练习中遇到的一个难点，很可能在下午的综合翻译任务中以另一种形式再次出现，这极大地强化了知识的记忆和内化。此外，书后附带的参考译文和详细的解析，其质量之高令人称赞。解析部分没有简单地给出“正确答案”，而是对几种可能的译法进行了对比分析，指出了每种译法的优劣及适用场景，这种开放式的思维引导方式，远比死记硬背规则有效得多。它教会了我，翻译永远是艺术与科学的结合，需要灵活变通。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性可以说是它最大的亮点。它没有停留在枯燥的理论说教，而是紧密结合了现代社会对翻译人才的需求。我特别喜欢其中大量的真实语料分析，涵盖了新闻报道、商业文件乃至网络文本等多个领域，这让我感觉自己不是在做习题，而是在进行真实的翻译工作。那些针对特定语境下词汇选择和句式转换的细致剖析，简直是实战宝典。例如，它在处理日语敬语体系与中文表达方式的转换时，提供了一套非常系统且可操作的思路，而不是简单地给出几个固定的对译。这种注重“如何解决问题”的教学方法，极大地增强了我的实际操作能力。对我来说，与其说这是一本教材，不如说是一份高水平翻译专家的工作笔记，我从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了沉稳的深蓝色调，配上烫金的字体，显得既专业又不失典雅。内页的纸张质量也非常好，触感温润，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局清晰明了，章节划分合理，每一单元的学习内容都经过精心组织，从基础的词汇积累到复杂的语法结构，循序渐进，非常适合自学者。特别是作者在关键概念的解释上，总能用非常生动形象的例子来辅助说明，这对于理解那些抽象的语言现象大有裨益。我个人非常欣赏它在每一个章节末尾设置的“文化角”部分，虽然不是直接的语言学习内容，但它拓展了我们对日本社会和文化的理解，这在翻译实践中是至关重要的。总的来说，这本书在视觉和阅读体验上都做到了高水准，让人愿意捧起书本，沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

于善待“差生”，宽容“差生”。

评分☆☆☆☆☆

⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

评分☆☆☆☆☆

good

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

给公司去买的的 还不错吧。哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

书籍呢内容很多，不过直接教你翻译详细技巧的很少，里面牵扯到很多翻译的理论知识，不适合作为翻译的参考手册

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

评分☆☆☆☆☆

世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）

评分☆☆☆☆☆

慢慢研读