翻譯文本類(lèi)型怎么區(qū)分，對(duì)翻譯的文本怎么分析啊該從哪些方面寫(xiě)呢

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-04-25 21:40:17 編輯：律生活手機(jī)版

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1，對(duì)翻譯的文本怎么分析啊該從哪些方面寫(xiě)呢
2，java中怎樣判斷文件是文本類(lèi)型還是binary
3，option valuetext文本類(lèi)型option valueimage
4，如何區(qū)分不同類(lèi)型的textmessage
5，合同翻譯屬于什么文本類(lèi)型
6，英文翻譯類(lèi)型
7，文本分類(lèi)的方法

1，對(duì)翻譯的文本怎么分析啊該從哪些方面寫(xiě)呢

先翻譯。再通讀一遍把不足的改一下?？偨Y(jié)是在你全面掌握內(nèi)容的基礎(chǔ)上。大概寫(xiě)一下總結(jié)。最后祝你好運(yùn)

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)信息消費(fèi)行為研究的論文俺這邊完全可以實(shí)現(xiàn)你的要求，

對(duì)翻譯的文本怎么分析啊該從哪些方面寫(xiě)呢

2，java中怎樣判斷文件是文本類(lèi)型還是binary

to freecode(yang) 我認(rèn)為判斷字符串是什麼字符集,好像無(wú)法做到,任何數(shù)據(jù)都是二進(jìn)制的,關(guān)鍵是看你怎麼讀取,同樣的兩個(gè)byte,用unicode讀取,可能就是正確中文,用GB讀就是亂碼,

java中怎樣判斷文件是文本類(lèi)型還是binary

3，option valuetext文本類(lèi)型option valueimage

首先你得從什么地方傳一個(gè)值過(guò)來(lái)，例如session，或上一頁(yè)面的連接中附帶屬性，或struts里等等。傳值之后判斷就簡(jiǎn)單啦~比如從上一個(gè)頁(yè)面的鏈接中獲取一個(gè)type屬性，type有txt或img兩個(gè)值，寫(xiě)代碼例如：文本類(lèi)型圖片類(lèi)型

option valuetext文本類(lèi)型option valueimage

4，如何區(qū)分不同類(lèi)型的textmessage

convert(nvarchar(max),textName) != convert(nvarchar(max),@textName)convert(nvarchar(max),textName) = convert(nvarchar(max),@textName)我的ntext類(lèi)型是這么判斷的，不知道text行不行得通

根據(jù)擴(kuò)展名來(lái)區(qū)分。

5，合同翻譯屬于什么文本類(lèi)型

合同示范文本是針對(duì)當(dāng)事人缺乏訂立合同的經(jīng)驗(yàn)和必要的法律常識(shí)，由有關(guān)部門(mén)和行業(yè)協(xié)會(huì)制定的指導(dǎo)性文件。1、示范文本的作用是提示當(dāng)事人在訂立合同時(shí)更好地明確各自的權(quán)利義務(wù)，對(duì)防止合同糾紛起到積極的作用。2、合同示范文本的發(fā)布部門(mén)將根據(jù)市場(chǎng)變化和工程管理的要求及時(shí)進(jìn)行修訂和完善。3、合同示范文本按照合同對(duì)象的不同分為以下類(lèi)型：A、建設(shè)工程勘察、設(shè)計(jì)合同示范文本B、建設(shè)工程施工合同標(biāo)準(zhǔn)文本C、建設(shè)工程委托監(jiān)理合同示范文本D、建設(shè)工程物資采購(gòu)等其他示范文本

任務(wù)占坑

6，英文翻譯類(lèi)型

smooth 做動(dòng)詞的意思 vt. 使光滑；緩和；消除（障礙等）；使優(yōu)雅 vi. 變平靜；變平滑 smooth criminal是犯罪高手的意思。 No matter if you go, I will follow you. 意思是：無(wú)論你是否走，我都會(huì)跟著你。 No matter where you go, I will follow you. 意思是：無(wú)論你去哪里，我都跟著你。請(qǐng)采納，謝謝。

1， smooth 做動(dòng)詞意思是：使光滑；使平滑；緩和；消除（障礙等）；使優(yōu)雅等 2， smooth criminal 是形容很狡猾的犯人。因?yàn)榧记筛撸圆艍颉啊被啊薄１緢F(tuán)認(rèn)為，最佳翻譯只適用于特定的場(chǎng)合。在此，翻譯應(yīng)該為犯罪高手。 3， No mather if you go ,i will follow you 和 No mather where you go ,i follow you 意思大致上差不多，但是區(qū)別是：第一句重點(diǎn)是“是否”。無(wú)論你走還是不走，我一直跟隨著你。第二句重點(diǎn)在“哪里”，無(wú)論你去哪里，我都會(huì)跟隨你。

7，文本分類(lèi)的方法

文本分類(lèi)問(wèn)題與其它分類(lèi)問(wèn)題沒(méi)有本質(zhì)上的區(qū)別，其方法可以歸結(jié)為根據(jù)待分類(lèi)數(shù)據(jù)的某些特征來(lái)進(jìn)行匹配，當(dāng)然完全的匹配是不太可能的，因此必須（根據(jù)某種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)）選擇最優(yōu)的匹配結(jié)果，從而完成分類(lèi)。后來(lái)人們意識(shí)到，究竟依據(jù)什么特征來(lái)判斷文本應(yīng)當(dāng)隸屬的類(lèi)別這個(gè)問(wèn)題，就連人類(lèi)自己都不太回答得清楚，有太多所謂“只可意會(huì)，不能言傳”的東西在里面。人類(lèi)的判斷大多依據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及直覺(jué)，因此自然而然的會(huì)有人想到何讓機(jī)器像人類(lèi)一樣自己來(lái)通過(guò)對(duì)大量同類(lèi)文檔的觀察來(lái)自己總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，作為今后分類(lèi)的依據(jù)。這便是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的基本思想。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要一批由人工進(jìn)行了準(zhǔn)確分類(lèi)的文檔作為學(xué)習(xí)的材料（稱(chēng)為訓(xùn)練集，注意由人分類(lèi)一批文檔比從這些文檔中總結(jié)出準(zhǔn)確的規(guī)則成本要低得多），計(jì)算機(jī)從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類(lèi)的規(guī)則，這個(gè)過(guò)程被形象的稱(chēng)為訓(xùn)練，而總結(jié)出的規(guī)則集合常常被稱(chēng)為分類(lèi)器。訓(xùn)練完成之后，需要對(duì)計(jì)算機(jī)從來(lái)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的文檔進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，便使用這些分類(lèi)器來(lái)進(jìn)行。這些訓(xùn)練集包括sogou文本分類(lèi)分類(lèi)測(cè)試數(shù)據(jù)、中文文本分類(lèi)分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)，包含Arts、Literature等類(lèi)別的語(yǔ)料文本、可用于聚類(lèi)的英文文本數(shù)據(jù)集、網(wǎng)易分類(lèi)文本分類(lèi)文本數(shù)據(jù)、tc-corpus-train(語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練集，適用于文本分類(lèi)分類(lèi)中的訓(xùn)練)、2002年中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)訓(xùn)練集CCT2002-v1.1等?，F(xiàn)如今，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為了文本分類(lèi)領(lǐng)域絕對(duì)的主流。主要的原因在于其中的很多技術(shù)擁有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)（相比之下，知識(shí)工程方法中專(zhuān)家的主觀因素居多），存在明確的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以及實(shí)際表現(xiàn)良好。統(tǒng)計(jì)分類(lèi)算法將樣本數(shù)據(jù)成功轉(zhuǎn)化為向量表示之后，計(jì)算機(jī)才算開(kāi)始真正意義上的“學(xué)習(xí)”過(guò)程。常用的分類(lèi)算法為：決策樹(shù)，Rocchio，樸素貝葉斯，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，線性最小平方擬合，kNN，遺傳算法，最大熵，Generalized Instance Set等。在這里只挑幾個(gè)最具代表性的算法侃一侃。Rocchio算法Rocchio算法應(yīng)該算是人們思考文本分類(lèi)問(wèn)題時(shí)最先能想到，也最符合直覺(jué)的解決方法?；镜乃悸肥前岩粋€(gè)類(lèi)別里的樣本文檔各項(xiàng)取個(gè)平均值（例如把所有 “體育”類(lèi)文檔中詞匯“籃球”出現(xiàn)的次數(shù)取個(gè)平均值，再把“裁判”取個(gè)平均值，依次做下去），可以得到一個(gè)新的向量，形象的稱(chēng)之為“質(zhì)心”，質(zhì)心就成了這個(gè)類(lèi)別最具代表性的向量表示。再有新文檔需要判斷的時(shí)候，比較新文檔和質(zhì)心有多么相像（八股點(diǎn)說(shuō)，判斷他們之間的距離）就可以確定新文檔屬不屬于這個(gè)類(lèi)。稍微改進(jìn)一點(diǎn)的Rocchio算法不僅考慮屬于這個(gè)類(lèi)別的文檔（稱(chēng)為正樣本），也考慮不屬于這個(gè)類(lèi)別的文檔數(shù)據(jù)（稱(chēng)為負(fù)樣本），計(jì)算出來(lái)的質(zhì)心盡量靠近正樣本同時(shí)盡量遠(yuǎn)離負(fù)樣本。Rocchio算法做了兩個(gè)很致命的假設(shè)，使得它的性能出奇的差。一是它認(rèn)為一個(gè)類(lèi)別的文檔僅僅聚集在一個(gè)質(zhì)心的周?chē)瑢?shí)際情況往往不是如此（這樣的數(shù)據(jù)稱(chēng)為線性不可分的）；二是它假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是絕對(duì)正確的，因?yàn)樗鼪](méi)有任何定量衡量樣本是否含有噪聲的機(jī)制，因而也就對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)毫無(wú)抵抗力。不過(guò)Rocchio產(chǎn)生的分類(lèi)器很直觀，很容易被人類(lèi)理解，算法也簡(jiǎn)單，還是有一定的利用價(jià)值的，常常被用來(lái)做科研中比較不同算法優(yōu)劣的基線系統(tǒng)（Base Line）。樸素貝葉斯算法貝葉斯算法關(guān)注的是文檔屬于某類(lèi)別概率。文檔屬于某個(gè)類(lèi)別的概率等于文檔中每個(gè)詞屬于該類(lèi)別的概率的綜合表達(dá)式。而每個(gè)詞屬于該類(lèi)別的概率又在一定程度上可以用這個(gè)詞在該類(lèi)別訓(xùn)練文檔中出現(xiàn)的次數(shù)（詞頻信息）來(lái)粗略估計(jì)，因而使得整個(gè)計(jì)算過(guò)程成為可行的。使用樸素貝葉斯算法時(shí)，在訓(xùn)練階段的主要任務(wù)就是估計(jì)這些值。樸素貝葉斯算法的公式并不是只有一個(gè)。首先對(duì)于每一個(gè)樣本中的元素要計(jì)算先驗(yàn)概率。其次要計(jì)算一個(gè)樣本對(duì)于每個(gè)分類(lèi)的概率，概率最大的分類(lèi)將被采納。所以其中P(d| Ci)=P(w1|Ci) P(w2|Ci) …P(wi|Ci) P(w1|Ci) …P(wm|Ci) （式1）P(w|C)=元素w在分類(lèi)為C的樣本中出現(xiàn)次數(shù)/數(shù)據(jù)整理后的樣本中元素的總數(shù)(式2)這其中就蘊(yùn)含著樸素貝葉斯算法最大的兩個(gè)缺陷。首先，P(d| Ci)之所以能展開(kāi)成（式1）的連乘積形式，就是假設(shè)一篇文章中的各個(gè)詞之間是彼此獨(dú)立的，其中一個(gè)詞的出現(xiàn)絲毫不受另一個(gè)詞的影響（回憶一下概率論中變量彼此獨(dú)立的概念就可以知道），但這顯然不對(duì)，即使不是語(yǔ)言學(xué)專(zhuān)家的我們也知道，詞語(yǔ)之間有明顯的所謂“共現(xiàn)”關(guān)系，在不同主題的文章中，可能共現(xiàn)的次數(shù) 或頻率有變化，但彼此間絕對(duì)談不上獨(dú)立。其二，使用某個(gè)詞在某個(gè)類(lèi)別訓(xùn)練文檔中出現(xiàn)的次數(shù)來(lái)估計(jì)P(wi|Ci)時(shí)，只在訓(xùn)練樣本數(shù)量非常多的情況下才比較準(zhǔn)確（考慮扔硬幣的問(wèn)題，得通過(guò)大量觀察才能基本得出正反面出現(xiàn)的概率都是二分之一的結(jié)論，觀察次數(shù)太少時(shí)很可能得到錯(cuò)誤的答案），而需要大量樣本的要求不僅給前期人工分類(lèi)的工作帶來(lái)更高要求（從而成本上升），在后期由計(jì)算機(jī)處理的時(shí)候也對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算資源提出了更高的要求。但是稍有常識(shí)的技術(shù)人員都會(huì)了解，數(shù)據(jù)挖掘中占用大量時(shí)間的部分是數(shù)據(jù)整理。在數(shù)據(jù)整理階段，可以根據(jù)詞匯的情況生成字典，刪除冗余沒(méi)有意義的詞匯，對(duì)于單字和重要的詞組分開(kāi)計(jì)算等等。這樣可以避免樸素貝葉斯算法的一些問(wèn)題。其實(shí)真正的問(wèn)題還是存在于算法對(duì)于信息熵的計(jì)算方式。樸素貝葉斯算法在很多情況下，通過(guò)專(zhuān)業(yè)人員的優(yōu)化，可以取得極為良好的識(shí)別效果。最為人熟悉的兩家跨國(guó)軟件公司在目前仍采用樸素貝葉斯算法作為有些軟件自然語(yǔ)言處理的工具算法。kNN算法最近鄰算法（kNN）：在給定新文檔后，計(jì)算新文檔特征向量和訓(xùn)練文檔集中各個(gè)文檔的向量的相似度，得到K篇與該新文檔距離最近最相似的文檔，根據(jù)這K篇文檔所屬的類(lèi)別判定新文檔所屬的類(lèi)別（注意這也意味著kNN算法根本沒(méi)有真正意義上的“訓(xùn)練”階段）。這種判斷方法很好的克服了Rocchio算法中無(wú)法處理線性不可分問(wèn)題的缺陷，也很適用于分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)隨時(shí)會(huì)產(chǎn)生變化的需求（只要?jiǎng)h除舊訓(xùn)練文檔，添加新訓(xùn)練文檔，就改變了分類(lèi)的準(zhǔn)則）。kNN唯一的也可以說(shuō)最致命的缺點(diǎn)就是判斷一篇新文檔的類(lèi)別時(shí)，需要把它與現(xiàn)存的所有訓(xùn)練文檔全都比較一遍，這個(gè)計(jì)算代價(jià)并不是每個(gè)系統(tǒng)都能夠承受的（比如我將要構(gòu)建的一個(gè)文本分類(lèi)系統(tǒng)，上萬(wàn)個(gè)類(lèi)，每個(gè)類(lèi)即便只有20個(gè)訓(xùn)練樣本，為了判斷一個(gè)新文檔的類(lèi)別，也要做20萬(wàn)次的向量比較！）。一些基于kNN的改良方法比如Generalized Instance Set就在試圖解決這個(gè)問(wèn)題。kNN也有另一個(gè)缺點(diǎn)，當(dāng)樣本不平衡時(shí)，如一個(gè)類(lèi)的樣本容量很大，而其他類(lèi)樣本容量很小時(shí)，有可能導(dǎo)致當(dāng)輸入一個(gè)新樣本時(shí)，該樣本的K個(gè)鄰居中大容量類(lèi)的樣本占多數(shù)。 SVM(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中。支持向量機(jī)方法是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上的，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性（即對(duì)特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度，Accuracy）和學(xué)習(xí)能力（即無(wú)錯(cuò)誤地識(shí)別任意樣本的能力）之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力（或稱(chēng)泛化能力）。SVM 方法有很堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，SVM 訓(xùn)練的本質(zhì)是解決一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題（Quadruple Programming，指目標(biāo)函數(shù)為二次函數(shù)，約束條件為線性約束的最優(yōu)化問(wèn)題），得到的是全局最優(yōu)解，這使它有著其他統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)難以比擬的優(yōu)越性。 SVM分類(lèi)器的文本分類(lèi)效果很好，是最好的分類(lèi)器之一。同時(shí)使用核函數(shù)將原始的樣本空間向高維空間進(jìn)行變換，能夠解決原始樣本線性不可分的問(wèn)題。其缺點(diǎn)是核函數(shù)的選擇缺乏指導(dǎo)，難以針對(duì)具體問(wèn)題選擇最佳的核函數(shù)；另外SVM 訓(xùn)練速度極大地受到訓(xùn)練集規(guī)模的影響，計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)比較大，針對(duì)SVM 的訓(xùn)練速度問(wèn)題，研究者提出了很多改進(jìn)方法，包括Chunking 方法、Osuna算法、SMO 算法和交互SVM 等。SVM分類(lèi)器的優(yōu)點(diǎn)在于通用性較好，且分類(lèi)精度高、分類(lèi)速度快、分類(lèi)速度與訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)無(wú)關(guān)，在查準(zhǔn)和查全率方面都略?xún)?yōu)于kNN及樸素貝葉斯方法。

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