长期记忆和短期记忆不同。短期记忆的遗忘就好比信息输入了电脑，但没有保存，丢失了就再也找不到了。而长期记忆的遗忘，好比存在电脑里的文件找不到，自然也就提不出来了。我们可能都有过这样的体验，有时想一个人的名字，已经到嘴边了，可就是说不出，被别人稍加提醒，马上就想起了。这说明这个信息还在脑子里，只是由于缺乏线索，而想不起来。因而长期记忆主要是检索问题。我们说一个人记性好，其中就包括一个人对以前发生的事情都清楚在记得。我们可以采取一些方法来改善我们的长期记忆。另外我们还可以采用时间顺序法，从这件事情发生前想起，按着时间顺序，把前面发生的事情作为线索，有助于我们回忆。这种方法在考试时也可应用。如果有某句重要话语你想不起来了，你可以先想一下你前面的内容，再顺着想下来，会帮助你可以回忆。笔译名词解释笔译翻译又称人工笔头翻译，既通过文字形式的翻译转换，把源语言翻译成目标语言，是当今***经济发展，政治文化交流的主要方式，笔译通过文字展现方式，使全世界上千种语言能够互通有无，镇江法语翻译，每天都有数以亿计的文字被翻译或转译，笔译肩负着世界各国经济文化发展的重任，是各国各民族的文化大使，我们的笔译领域涉及十大类***领域和五百多种不同的分领域，镇江法语翻译顾问，我们可以处理超过90种其它***的语言笔译工作，作为我们的主要业务领域，我们可以满足您对以下三大方面的诉求。术语翻译方法（1）基于双语括号句子的术语翻译挖掘方法站在改善***终机器翻译译文质量的角度，我们认为术语翻译知识的质量优先于规模。因此，我们将目光转向互联网上单语网页上大量存在的双语括号的句子。所谓双语括号句子需要同时满足下列三个条件：包含一个或多个括号；紧临括号的左边是一个术语；该术语的译文在括号内。双语括号句子包含丰富的术语翻译知识，如目标语言术语的上下文信息。相对于平行语料或可比语料而言，双语括号句子的限制更少，更新比较及时且相对更容易抽取术语翻译知识。因此我们认为双语括号句子是挖掘术语翻译知识的理想语料。如以下示例所示，挖掘术语翻译知识的主要任务是确定目标术语的左边界，因为右边界已经由括号给出，且源语言术语的边界是确定的。各个进程有自己的内存空间、数据栈等，所以只能使用进程间通讯（interprocesscommunication，镇江法语翻译人才，IPC），而不能直接共享信息。该方法的输入为种子URL和种子术语词典，***终输出为带概率的术语翻译规则表，类似于统计翻译的短语翻译规则表。在工作流中，中间结果包括主题爬虫获取的Web网页和URL，双语括号句子过滤器筛选出的双语括号句子，术语左边界分类器的术语翻译候选列表，以及增量更新后的种子术语词典。（2）融合双语术语识别的联合词对齐方法词对齐是统计机器翻译的一项核心任务，它从双语平行语料中发掘互为翻译的语言片断，是翻译知识的主要来源。在实践中，一部分词对齐错误就是术语产生的，***终的译文质量也会受到影响。如果能自动识别出平行句对中的术语对应关系，词对齐质量就能得到改善，进而有望改善术语和句子的翻译质量。术语识别方面，基于规则的方法已基本退出历史舞台。基于统计方法的方法虽然不受领域限制，但是对于多词术语和低频术语的识别并不理想，因而抽取的术语也存在较多噪声。所以，如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束，术语识别错误就会传递给后续阶段，***终译文质量反而难以得到提升。因此，研究如何提高术语识别和词对齐性能，并提高***终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取，我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先，为了降低对训练数据的依赖，该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次，为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响，该方法利用双语术语和词对齐的相互约束，将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行，***后得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。（3）融合术语识别边界信息的统计翻译术语解i码方法人名、地名、机构名等命名实体有明显的边界特征，相对容易进行识别与对齐。一般而言，将命名实体直接翻译方法用于统计翻译解i码器就可以取得比较好的翻译效果。但是，用与翻译命名实体的方式“直接翻译”术语并不能明显改善机器翻译自动译文的质量。***主要的原因就是目前的术语识别模型还不够好，识别准确率大幅弱于命名实体识别。另外，由于术语本身是与领域高度相关的，为目标领域训练高性能的术语识别分类器需要大量高质量且同领域的人工标注训练语料，这进一步加大了术语识别的难度。在这种情况下，如果直接将术语识别结果作为词对齐的约束，术语识别错误就会传递给后续阶段，***终译文质量反而难以得到提升。因此，研究如何提高术语识别和词对齐性能，并提高***终的机器翻译译文质量是迫切需要解决的一个难题。为了尽量降低训练流程中错误传递的影响以改进术语翻译知识抽取，镇江法语翻译资料，我们提出了融合双语术语识别的联合词对齐方法。首先，为了降低对训练数据的依赖，该联合词对齐方法从单语术语识别弱分类器开始。该分类器由维基百科等自然标注数据训练得到的。其次，为了降低因术语识别和词对齐的错误传递带来的负i面影响，该方法利用双语术语和词对齐的相互约束，将单语术语识别、双语术语对齐和词对齐联合在一起执行，***后得到效果更好的双语术语识别和词对齐结果。镇江法语翻译-镇江法语翻译人才-镇江译林翻译(推荐商家)由镇江译林翻译有限公司提供。行路致远，砥砺前行。镇江译林翻译有限公司（）致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为翻译具影响力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)