文學院

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院成立於民國44年,歷經50餘年的銳意發展,目前設有國文、英文、歷史、地理、臺文等5個學系、翻譯和臺灣史2個獨立所,以及全球華人寫作中心和國際臺灣學研究中心。除臺史所僅設碩士班,其餘6個系所均設有碩、博士班;目前專兼任教師近250人,學生約2500餘人。

本院早期以培養優秀中學國文、英文、歷史和地理教師為鵠的,臺灣中學語文和史地教育的實踐與成功,本院提供不可磨滅的貢獻。近年來,本院隨師範體系轉型而調整發展方向,除維持中學師資培育的優勢外,也積極朝理論研究和實務操作等面向前進。目前,本院各系所師培生的教師檢定通過率平均在95%以上;非師培生在文化、傳播、文學、應用史學及環境災害、地理資訊系統等領域發展,也已卓然有成。

本院各系所教師的研究能量極為豐富,參與國內外學術活動相當活躍。根據論文數量、引用次數等指標所作的學術力評比,本院居人文領域全國第2名。各系所之間,無論是教師的教學與研究,或學生的生活與學習,都能相輔相成、榮辱與共,彼此渾然一體,足堪「為師、為範」而無愧。

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    華語武術奇幻遊戲的神經機器翻譯比較
    (2021) 朱永昌; Chu, Simon
    本文以華語武術奇幻遊戲為例,比較兩種廣受歡迎的神經機器翻譯(neural machine translation,NMT)工具用於美式英文翻譯的品質。NMT 系統運用深度學習演算法,能夠產出愈加準確且自然的譯文,近年來機器翻譯(machine translation,MT)的品質已大幅提升。然而,礙於互動式多媒體軟體的創造力與複雜性,MT 工具要產出優質的電玩遊戲翻譯絕非易事。有鑒於以華語電玩遊戲為主題的研究尚且不足,加上各產業與學界對 NMT 的興趣與日俱增,本文以自訂的動態品質架構(dynamic quality framework,DQF)暨多維品質指標(multidimensional quality metrics,MQM)錯誤類型架構為基礎,旨在透過質性研究探討當今最先進的 MT 工具之優劣。本研究針對華語武術奇幻體裁及角色扮演遊戲的主要文字類型,選定兩款具有代表性的電玩遊戲:《古劍奇譚三:夢付千秋星垂野》與《俠客風雲傳》作為原文文本,並檢視 DeepL翻譯(DeepL Translator)和 Google 翻譯(Google Translate)這兩套當代 NMT 系統應用於翻譯時的特定錯誤與模式。
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    全自動機器翻譯加後編輯與人工翻譯之比較
    (2010) 李家璿; Jason Lee
    日新月異的科技演進已大幅改進機器翻譯(MT)的品質,讓機器翻譯成為從事翻譯時的輔助工具。然而,目前鮮少研究比較人工翻譯與自動機器翻譯系統加後編輯,應為一個值得研究的課題。此研究請修習翻譯課程的兩組大學生翻譯一段手機保養指南,文本為英翻中,兩組學生的語言程度具差異;兩組中一部份學生只拿到原文,另一部份學生則多了機器翻譯的譯文可進行後編輯。考量機器翻譯使用便利性及免付費,故譯文取自Google Translate。此研究計算共140位學生翻譯所花費的時間,並利用錯誤分析評估譯文準確性。統計結果顯示,有機器翻譯的譯文能夠顯著減少學生的翻譯錯誤,且使用機器翻譯能縮減學生語言程度的落差。除此之外,質性分析進一步指出學生如何使用機器翻譯譯文,以及不同組別之間的差異。此機器翻譯後端的分析提供人類輔助機器翻譯的實際應用,也點出學生翻譯上的問題。