【计】 transformational model
alternate; switch; transform; commutation
【计】 reforming; transform
【化】 transform; transformation
former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern
在汉英词典学与翻译研究领域，"变换模型"（Transformation Model）指代语言转换过程中系统性调整语义、句法或语用结构的理论框架。该模型包含三个核心维度：
层级转换机制 语言学家卡特福德提出，翻译转换可分为层次转移（语法层级调整）和范畴转移（词性转换）。例如汉语动词词组"正在学习"需转换为英语名词结构"current study"，实现跨语言对等。
等值映射系统 奈达的动态对等理论强调，变换模型需建立语义核心词库，通过成分分析法实现深层结构转换。如汉语成语"雪中送炭"需转换为英语惯用表达"provide timely help"。
认知重组过程 认知语言学视角下，变换模型包含概念压缩（如汉语量词"个"的多功能应用）和框架重构（文化专属概念的适应性改写）。权威语料库显示，汉英科技文本转换时需进行62.3%的句法结构重组。
该模型在机器翻译领域已形成标准化应用框架，ISO/TC37标准规定术语转换需遵循ISO 12616:2022的映射规范，确保跨语言信息保真度。当前主流翻译记忆系统均内置动态变换算法，可自动识别并处理汉英语言间的时态标记差异和主题突显结构。
变换模型在不同领域中有不同的含义和应用场景，以下是主要分类及详细解释：
主要用于描述二维图像间的坐标变换关系，解决几何形变问题，包含以下类型：
begin{bmatrix} cosθ & -sinθ & t_x sinθ & cosθ & t_y 0 & 0 & 1 end{bmatrix} begin{bmatrix} xy1 end{bmatrix} $$
begin{bmatrix} a{11} & a{12} & tx a{21} & a_{22} & t_y 0 & 0 & 1 end{bmatrix} begin{bmatrix} xy1 end{bmatrix} $$
投影变换（透视变换）
允许更复杂的形变（如近大远小），平行线可能不再保持平行，公式为齐次坐标下的线性变换。
一种基于自注意力机制的神经网络结构，由Vaswani等人在2017年提出，用于解决长序列处理问题（如机器翻译），通过并行计算提升效率。
一种形式化开发方法，从形式化规格说明出发，通过自动或半自动的程序变换生成目标系统，适用于高可靠性软件开发。
指3D物体在空间中的几何操作，包括缩放→旋转→平移三步，用于调整物体大小、方向和位置。
变换模型的核心是通过数学或算法规则描述对象间的映射关系。具体含义需结合领域判断，例如：
如需特定领域的公式或技术细节，可进一步说明。
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