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調(diào)整是同聲翻譯中的校譯過(guò)程，是譯員根據(jù)接受到的新的內(nèi)容調(diào)整信息、糾正錯(cuò)譯、補(bǔ)充漏譯的重要環(huán)節(jié)。如英語(yǔ)中的時(shí)間、地點(diǎn)狀語(yǔ)等大多出現(xiàn)在句尾，在使用 “ 順句驅(qū)動(dòng) ” 進(jìn)行翻譯時(shí)，會(huì)出現(xiàn)譯完主句，又出現(xiàn)狀語(yǔ)的情況。如： “I went to Holiday Inn//for a seminar// at 10 o’clock//yesterday.” 按順句驅(qū)動(dòng)的原則，可能這樣譯：“我去了假日酒店 // 參加一個(gè)研討會(huì) // 在十點(diǎn)鐘 // 昨天。 ” 加上調(diào)整過(guò)程，這個(gè)句子在實(shí)際翻譯中可能會(huì)被譯為： “我去假日酒店 // 參加一個(gè)研討會(huì) // 時(shí)間是昨天上午十點(diǎn)?！碧K州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。安慶口譯報(bào)價(jià)

機(jī)器翻譯的難點(diǎn)在哪里?這里，簡(jiǎn)單介紹一下機(jī)器翻譯的難點(diǎn)。整個(gè)機(jī)器翻譯的過(guò)程，可以分為語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)換、自然語(yǔ)言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此，以比較典型的、基于規(guī)則的機(jī)器同傳翻譯為例(參見(jiàn)下圖)，模塊包含了：語(yǔ)音識(shí)別(語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語(yǔ)言處理(語(yǔ)法分析、語(yǔ)義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語(yǔ)音生成等模塊。其中的技術(shù)難點(diǎn)主要是：語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語(yǔ)音識(shí)別。近二十年來(lái)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)取得了***進(jìn)步，開(kāi)始進(jìn)入家電、汽車(chē)、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。常見(jiàn)的應(yīng)用系統(tǒng)有：語(yǔ)音輸入系統(tǒng)，相對(duì)于鍵盤(pán)輸入方法，它更符合人的日常習(xí)慣，也更自然、更高效;語(yǔ)音控制系統(tǒng)，即用語(yǔ)音來(lái)控制設(shè)備的運(yùn)行，相對(duì)于手動(dòng)控制來(lái)說(shuō)更加快捷、方便，可以用在諸如工業(yè)控制、語(yǔ)音撥號(hào)系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;徐州口譯哪家好杭州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過(guò)程中的 “預(yù)測(cè)”(anticipation) 技能。就是在原語(yǔ)信息還不完整的情況下，譯員可能要講的內(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ，從而贏得時(shí)間，緊跟發(fā)言人進(jìn)行同步翻譯。如在很多會(huì)議的開(kāi)幕式中都會(huì)出現(xiàn)這樣的套話： “……我謹(jǐn)** ……// 對(duì)與會(huì)**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)祝本次大會(huì)取得圓滿(mǎn)成功！ //” 在翻譯這段話的時(shí)候，譯員就可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)在發(fā)言人說(shuō)出 “ 我謹(jǐn)** ……” 的時(shí)候把整句話都譯出來(lái) “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在聽(tīng)到 “ 預(yù)祝 ……” 之后，就應(yīng)該知道后面要講的是 “…… 本次會(huì)議成功 ” 。不善用 “ 預(yù)測(cè) ” 技能的譯員很難做好同聲傳譯工作，因?yàn)樵诜g過(guò)程中要是等到全部信息接受以后再進(jìn)行翻譯就不是同聲翻譯了。即使翻譯能夠進(jìn)行下去，也是斷斷續(xù)續(xù)。聽(tīng)眾很難接收到完整的信息。

前陣子，一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”，在網(wǎng)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(lái)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(huì)上，英法兩國(guó)**借助同聲傳譯人員的幫助，完成了緊張的談判。如今，該技術(shù)依然在國(guó)際會(huì)議上扮演著極其重要的角色。據(jù)統(tǒng)計(jì)，95%的國(guó)際會(huì)議都有專(zhuān)業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺(tái)上能夠?qū)⑼瑐髂芰\(yùn)用自如，需要平時(shí)大量的艱苦練習(xí)，即使是雙語(yǔ)運(yùn)用自如的專(zhuān)業(yè)人員，在實(shí)戰(zhàn)之前，也要進(jìn)行數(shù)年的鍛煉。他們不僅需要事先學(xué)習(xí)、熟悉會(huì)議資料，還需要隨機(jī)應(yīng)變的能力。同聲傳譯的工作方式也比較特殊，因?yàn)閴毫薮螅话愣嗳藚f(xié)同，在一場(chǎng)數(shù)小時(shí)的過(guò)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(jiǎn)單不少。機(jī)器翻譯如能代替同聲傳譯無(wú)疑具有巨大的價(jià)值。成都口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

2013年以來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯逐漸興起。就當(dāng)前而言，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯的是長(zhǎng)短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長(zhǎng)對(duì)自然語(yǔ)言建模，把任意長(zhǎng)度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點(diǎn)數(shù)向量，同時(shí)“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長(zhǎng)的會(huì)話時(shí)間。該模型較好地解決了自然語(yǔ)言句子向量化的難題。其技術(shù)**是通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從語(yǔ)料庫(kù)中學(xué)習(xí)知識(shí)。一種語(yǔ)言的句子被向量化之后，在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，經(jīng)過(guò)多層復(fù)雜的傳導(dǎo)運(yùn)算，生成譯文。這種翻譯方法比較大的優(yōu)勢(shì)在于譯文流暢，更加符合語(yǔ)法規(guī)范。相比之前的翻譯技術(shù)，質(zhì)量有較高的提升。寧波口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。馬鞍山口譯價(jià)格

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目前的差距是由現(xiàn)有技術(shù)水平的限制決定的，機(jī)器翻譯，又稱(chēng)為自動(dòng)翻譯，是利用計(jì)算機(jī)將一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言，機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息論、語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科的發(fā)展緊密相關(guān)。從早期的詞典匹配，到結(jié)合語(yǔ)言學(xué)**梳理的知識(shí)規(guī)則，再到基于語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，隨著計(jì)算能力的提升和多語(yǔ)言信息的積累，機(jī)器翻譯技術(shù)開(kāi)始在一些場(chǎng)景中提供便捷的翻譯服務(wù)。新世紀(jì)以來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛成立機(jī)器翻譯研究組，研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，從而使機(jī)器翻譯真正走向?qū)嵱?，市?chǎng)上開(kāi)始出現(xiàn)比較成熟的自動(dòng)翻譯產(chǎn)品。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展，機(jī)器翻譯技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展，促進(jìn)了翻譯質(zhì)量的提升，使得翻譯更加地道、流暢。安慶口譯報(bào)價(jià)

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