044 209 91 25 079 869 90 44
Merkliste
Die Merkliste ist leer.
Der Warenkorb ist leer.
Kostenloser Versand möglich
Kostenloser Versand möglich
Bitte warten - die Druckansicht der Seite wird vorbereitet.
Der Druckdialog öffnet sich, sobald die Seite vollständig geladen wurde.
Sollte die Druckvorschau unvollständig sein, bitte schliessen und "Erneut drucken" wählen.
Machine Learning in Translation
ISBN/GTIN

Machine Learning in Translation

E-BookPDFE-Book
Verkaufsrang16606inInformatik EDV
CHF62.55

Beschreibung

Machine Learning in Translation introduces machine learning (ML) theories and technologies that are most relevant to translation processes, approaching the topic from a human perspective and emphasizing that ML and ML-driven technologies are tools for humans.
Weitere Beschreibungen

Details

Weitere ISBN/GTIN9781000838657
ProduktartE-Book
EinbandE-Book
FormatPDF
Erscheinungsdatum12.04.2023
Auflage23001 A. 1. Auflage
Seiten218 Seiten
SpracheEnglisch
Dateigrösse5494 Kbytes
Illustrationen24 schwarz-weiße Abbildungen, 24 schwarz-weiße Zeichnungen, 9 schwarz-weiße Tabellen
Artikel-Nr.10963328
KatalogVC
Datenquelle-Nr.5078983
WarengruppeInformatik EDV
Weitere Details

Über den/die AutorIn

Peng Wang is a freelance conference interpreter with the Translation Bureau, Public Works and Government Services Canada, a part-time professor in the School of Translation and Interpretation, University of Ottawa and Course designer and instructor for Think NLP and Machine Translation Masterclass at the Localization Institute. She has published two books in Chinese, including Harry Potter and Its Chinese Translation.

David B. Sawyer is Director of Language Testing at the U.S. State Department's Foreign Service Institute and a Senior Lecturer at the University of Maryland, USA. He is the author of Foundations of Interpreter Education: Curriculum and Assessment and co-editor of The Evolving Curriculum in Interpreter and Translator Education: Stakeholder Perspectives and Voices (both John Benjamins).

Weitere Produkte von Wang, Peng