ANÁLISE TRADUTÓRIA DA PREPOSIÇÃO CHINESA “BA” PARA O PORTUGUÊS COM BASE NUM CORPUS PARALELO
Notice bibliographique
Résumé
No presente trabalho, pretende-se descrever e analisar como é traduzida a preposição chinesa “ba” para a língua portuguesa. A preposição “ba” costuma combinar com a parte posposta, apresentando uma estrutura muito frequente no chinês moderno, na qual o objeto se coloca antes do verbo regente. A dificuldade de encontrar a sua correspondência em outras línguas constitui o motivo deste trabalho. A fim de verificar as tendências possíveis da sua conversão na tradução portuguesa, recorre-se a um corpus paralelo constituído por textos bilingues, sendo o chinês língua-fonte e o português língua-alvo. Através da análise dos exemplos constantes no corpus relativamente ao uso desta preposição, procura-se sintetizar as orientações da sua tradução para português. Em termos mais concretos, esta análise aborda o tema numa perspetiva tanto sintática como lexical, concentrando-se nas mudanças possíveis na tradução, assim como nos seus motivos. Sendo um paradigma novo na área tradutória, o estudo tradutológico com base em corpora pode oferecer muitas vantagens para que os tradutores em formação dominem com mais facilidade a relação correspondente nos níveis lexicais e frasais entre línguas diferentes e as correspondentes estratégias e métodos a mobilizar na tradução.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».