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?會不會搶走同傳翻譯員的飯碗呢?今年上半年的博鰲亞洲論壇上，***出現了AI同傳。然而，現場配備的系統卻掉了鏈子，鬧出詞匯翻譯不準確、重復等低級錯誤。客觀來講，人工智能或機器翻譯技術在自然語言處理上，的確有許多突破。這些突破給人希望，讓人暢想未來，但是，短期內的價值，更多體現在輔助翻譯等領域。當然，目前機器翻譯已經取得非常大的進步，在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達到大學六級的水平，能夠幫助人們在一些場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、雅”，還存在很大的差距。武漢筆譯服務公司聯系電話。筆譯費用

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、醫療、家庭服務等各個領域。常見的應用系統有：語音輸入系統，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;福州筆譯服務深圳筆譯服務公司聯系電話。

需要說明的是，很多人對機器翻譯有誤解，認為機器翻譯偏差大。其實，機器翻譯運用語言學知識，自動識別語法，模擬語義理解，進行對應翻譯，因語法、語義、語用的復雜性，出現錯誤是難免的。就已有的成果來看，全場景通用的機器翻譯，其翻譯質量離***目標仍相差甚遠。隨著全球化網絡時代的到來，語言障礙已經成為二十一世紀社會發展的重要瓶頸，實現任意時間、任意地點、任意語言的無障礙自由溝通是人類追求的一個夢想。這*是全球化背景下的一個小縮影。在社會快速發展的進程中，機器翻譯將扮演越來越重要的角色。

調整是同聲翻譯中的校譯過程，是譯員根據接受到的新的內容調整信息、糾正錯譯、補充漏譯的重要環節。如英語中的時間、地點狀語等大多出現在句尾，在使用 “ 順句驅動 ” 進行翻譯時，會出現譯完主句，又出現狀語的情況。如： “I went to Holiday Inn//for a seminar// at 10 o’clock//yesterday.” 按順句驅動的原則，可能這樣譯：“我去了假日酒店 // 參加一個研討會 // 在十點鐘 // 昨天。 ” 加上調整過程，這個句子在實際翻譯中可能會被譯為： “我去假日酒店 // 參加一個研討會 // 時間是昨天上午十點。”無錫筆譯服務公司聯系電話。

目前的差距是由現有技術水平的限制決定的，機器翻譯，又稱為自動翻譯，是利用計算機將一種語言轉換為另一種語言，機器翻譯技術的發展與計算機技術、信息論、語言學等學科的發展緊密相關。從早期的詞典匹配，到結合語言學**梳理的知識規則，再到基于語料庫的統計學方法，隨著計算能力的提升和多語言信息的積累，機器翻譯技術開始在一些場景中提供便捷的翻譯服務。新世紀以來，隨著互聯網的普及，互聯網公司紛紛成立機器翻譯研究組，研發了基于互聯網大數據的機器翻譯系統，從而使機器翻譯真正走向實用，市場上開始出現比較成熟的自動翻譯產品。近年來，隨著深度學習的進展，機器翻譯技術得到了進一步的發展，促進了翻譯質量的提升，使得翻譯更加地道、流暢。廣州筆譯服務公司聯系電話。福州筆譯服務

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第二個技術難點是語義解析，這是智能化的機器翻譯系統的**部分。目前，機器翻譯系統可劃分為基于規則和基于語料庫兩大類。前者以詞典和語言知識規則庫為基礎;后者由經過劃分并具有標注的語料庫構成知識源，以統計學的算法為主。機譯系統是隨著語料庫語言學的興起而發展起來的。目前，世界上絕大多數機譯系統都采用以規則庫為基礎的策略，一般分為語法型、語義型、知識型和智能型。不同類型的機譯系統，由不同的成分構成。抽象地說，所有機譯系統的處理過程都包括以下步驟：對源語言的分析或理解，在語言的語法、語義和語用等平面進行轉換，按目標語言結構規則生成目標語言。當前，Google的在線翻譯已經為人熟知，其***代的技術即為基于統計的機器翻譯方法，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。筆譯費用

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