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需要說明的是，很多人對(duì)機(jī)器翻譯有誤解，認(rèn)為機(jī)器翻譯偏差大。其實(shí)，機(jī)器翻譯運(yùn)用語言學(xué)知識(shí)，自動(dòng)識(shí)別語法，模擬語義理解，進(jìn)行對(duì)應(yīng)翻譯，因語法、語義、語用的復(fù)雜性，出現(xiàn)錯(cuò)誤是難免的。就已有的成果來看，全場(chǎng)景通用的機(jī)器翻譯，其翻譯質(zhì)量離***目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。隨著全球化網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)社會(huì)發(fā)展的重要瓶頸，實(shí)現(xiàn)任意時(shí)間、任意地點(diǎn)、任意語言的無障礙自由溝通是人類追求的一個(gè)夢(mèng)想。這*是全球化背景下的一個(gè)小縮影。在社會(huì)快速發(fā)展的進(jìn)程中，機(jī)器翻譯將扮演越來越重要的角色。廣州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。淮安口譯費(fèi)用

第二個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語義解析，這是智能化的機(jī)器翻譯系統(tǒng)的**部分。目前，機(jī)器翻譯系統(tǒng)可劃分為基于規(guī)則和基于語料庫兩大類。前者以詞典和語言知識(shí)規(guī)則庫為基礎(chǔ);后者由經(jīng)過劃分并具有標(biāo)注的語料庫構(gòu)成知識(shí)源，以統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法為主。機(jī)譯系統(tǒng)是隨著語料庫語言學(xué)的興起而發(fā)展起來的。目前，世界上絕大多數(shù)機(jī)譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則庫為基礎(chǔ)的策略，一般分為語法型、語義型、知識(shí)型和智能型。不同類型的機(jī)譯系統(tǒng)，由不同的成分構(gòu)成。抽象地說，所有機(jī)譯系統(tǒng)的處理過程都包括以下步驟：對(duì)源語言的分析或理解，在語言的語法、語義和語用等平面進(jìn)行轉(zhuǎn)換，按目標(biāo)語言結(jié)構(gòu)規(guī)則生成目標(biāo)語言。蕪湖口譯哪家好寧波口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

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)器翻譯的過程，可以分為語音識(shí)別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、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(參見下圖)，模塊包含了：語音識(shí)別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點(diǎn)主要是：語音識(shí)別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語音識(shí)別。近二十年來，語音識(shí)別技術(shù)取得了***進(jìn)步，開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有：語音輸入系統(tǒng)，相對(duì)于鍵盤輸入方法，它更符合人的日常習(xí)慣，也更自然、更高效;語音控制系統(tǒng)，即用語音來控制設(shè)備的運(yùn)行，相對(duì)于手動(dòng)控制來說更加快捷、方便，可以用在諸如工業(yè)控制、語音撥號(hào)系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;

當(dāng)前，Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知，其***代的技術(shù)即為基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法，基本原理是通過收集大量的雙語網(wǎng)頁作為語料庫，然后由計(jì)算機(jī)自動(dòng)選取**為常見的詞與詞的對(duì)應(yīng)關(guān)系，***給出翻譯結(jié)果。不過，采用該技術(shù)目前仍無法達(dá)到令人滿意的效果，經(jīng)常鬧出各種翻譯笑話。因?yàn)?，基于統(tǒng)計(jì)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(shù)的準(zhǔn)確性直接依賴于語料的規(guī)模及質(zhì)量，翻譯質(zhì)量直接取決于模型的質(zhì)量和語料庫的覆蓋面。合肥口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

2013年以來，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言句子向量化的難題。其技術(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從語料庫中學(xué)習(xí)知識(shí)。一種語言的句子被向量化之后，在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，經(jīng)過多層復(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，更加符合語法規(guī)范。相比之前的翻譯技術(shù)，質(zhì)量有較高的提升。成都口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。紹興口譯費(fèi)用

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人工智能翻譯的水平如何?那么，人工智能同傳翻譯的能力究竟怎樣?會(huì)不會(huì)搶走同傳翻譯員的飯碗呢?今年上半年的博鰲亞洲論壇上，***出現(xiàn)了AI同傳。然而，現(xiàn)場(chǎng)配備的系統(tǒng)卻掉了鏈子，鬧出詞匯翻譯不準(zhǔn)確、重復(fù)等低級(jí)錯(cuò)誤?？陀^來講，人工智能或機(jī)器翻譯技術(shù)在自然語言處理上，的確有許多突破。這些突破給人希望，讓人暢想未來，但是，短期內(nèi)的價(jià)值，更多體現(xiàn)在輔助翻譯等領(lǐng)域。當(dāng)然，目前機(jī)器翻譯已經(jīng)取得非常大的進(jìn)步，在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達(dá)到大學(xué)六級(jí)的水平，能夠幫助人們?cè)谝恍﹫?chǎng)景處理語言交流的問題，但距離人工同傳以及高水平翻譯所講究的“信、達(dá)、雅”，還存在很大的差距。淮安口譯費(fèi)用

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