臺州筆譯

來源: 發(fā)布時間:2025-03-26

前陣子,一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”,在網上引起了軒然**。人工智能和同傳翻譯由此成為大家熱議的話題。***,我們來談一談“人工智能翻譯是否真的可以取代同傳翻譯員”?01同聲傳譯有多難?同聲傳譯**早出現(xiàn)在一戰(zhàn)后的巴黎和會上,英法兩國**借助同聲傳譯人員的幫助,完成了緊張的談判。如今,該技術依然在國際會議上扮演著極其重要的角色。據統(tǒng)計,95%的國際會議都有專業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺上能夠將同傳能力運用自如,需要平時大量的艱苦練習,即使是雙語運用自如的專業(yè)人員,在實戰(zhàn)之前,也要進行數年的鍛煉。他們不僅需要事先學習、熟悉會議資料,還需要隨機應變的能力。同聲傳譯的工作方式也比較特殊,因為壓力巨大,一般多人協(xié)同,在一場數小時的過程中,每人輪流翻譯幾十分鐘。相較之下,普通的口譯工作則要簡單不少。機器翻譯如能代替同聲傳譯無疑具有巨大的價值。福州筆譯服務公司聯(lián)系電話。臺州筆譯

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信息重組(reformulation)是同聲翻譯的總策略。初學同傳的學員往往把注意力集中在譯 “語言”上,結果經常 “卡殼”。因為英漢語的語言差別較大,要做到一一對應地進行翻譯是很難的。因此,在同傳中應遵循譯 “信息” 的原則。也就是根據原語的住處點在目的語中根據目的語的語言習慣重新組織信息。如在翻譯中遇到以下的原語:“Strange behavior on the part of whales in the southern Atlantic has been observed over a number of years now. A team of marine scientists has come up with a new theory to explain this behavior.But considerable controversy has arisen in Argentina about the theory.” 經過信息重組之后可能會以下面的內容譯出: “Over a number of years,// whales in the southern Atlantic // have been observed//behaving strangely.//To explain this behavior,//a team of scientists has come up with a new theory//. But there has arisen considerable controversy about the theory// in Argentina//” (經過好多年的觀察,人們發(fā)現(xiàn)南大西洋的鯨行為怪異。為了解釋這一行為,一些科學家提出了一種新的理論,但該理論在阿根廷卻引起了爭議。)三明筆譯費用沈陽筆譯服務公司聯(lián)系電話。

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當前,Google的在線翻譯已經為人熟知,其***代的技術即為基于統(tǒng)計的機器翻譯方法,基本原理是通過收集大量的雙語網頁作為語料庫,然后由計算機自動選取**為常見的詞與詞的對應關系,***給出翻譯結果。不過,采用該技術目前仍無法達到令人滿意的效果,經常鬧出各種翻譯笑話。因為,基于統(tǒng)計的方法,需要建立大規(guī)模的雙語語料庫,而翻譯模型、語言模型參數的準確性直接依賴于語料的規(guī)模及質量,翻譯質量直接取決于模型的質量和語料庫的覆蓋面。

同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預測”(anticipation) 技能。就是在原語信息還不完整的情況下,譯員可能要講的內容而進行 “超前翻譯 ” ,從而贏得時間,緊跟發(fā)言人進行同步翻譯。如在很多會議的開幕式中都會出現(xiàn)這樣的套話: “……我謹** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預祝本次大會取得圓滿成功! //” 在翻譯這段話的時候,譯員就可以根據自己的經驗在發(fā)言人說出 “ 我謹** ……” 的時候把整句話都譯出來 “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在聽到 “ 預祝 ……” 之后,就應該知道后面要講的是 “…… 本次會議成功 ” 。不善用 “ 預測 ” 技能的譯員很難做好同聲傳譯工作,因為在翻譯過程中要是等到全部信息接受以后再進行翻譯就不是同聲翻譯了。即使翻譯能夠進行下去,也是斷斷續(xù)續(xù)。聽眾很難接收到完整的信息。上海筆譯服務公司聯(lián)系電話。

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這里,簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,可以分為語音識別轉換、自然語言分析、譯文轉換和譯文生成等階段。在此,以比較典型的、基于規(guī)則的機器同傳翻譯為例(參見下圖),模塊包含了:語音識別(語音轉換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術難點主要是:語音識別、自然語言處理和譯文轉換等步驟。***個技術難點是語音識別。近二十年來,語音識別技術取得了***進步,開始進入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務等各個領域。常見的應用系統(tǒng)有:語音輸入系統(tǒng),相對于鍵盤輸入方法,它更符合人的日常習慣,也更自然、更高效;寧波筆譯服務公司聯(lián)系電話。無錫筆譯公司

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除了上述傳統(tǒng)的方式,2013年以來,隨著深度學習的研究取得較大進展,基于人工神經網絡的機器翻譯逐漸興起。就當前而言,廣泛應用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經網絡。該模型擅長對自然語言建模,把任意長度的句子轉化為特定維度的浮點數向量,同時“記住”句子中比較重要的單詞,讓“記憶”保存比較長的會話時間。該模型較好地解決了自然語言句子向量化的難題。其技術**是通過多層神經網絡,自動從語料庫中學習知識。一種語言的句子被向量化之后,在網絡中層層傳遞,經過多層復雜的傳導運算,生成譯文。這種翻譯方法比較大的優(yōu)勢在于譯文流暢,更加符合語法規(guī)范。相比之前的翻譯技術,質量有較高的提升。臺州筆譯

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