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。天津口譯服務公司聯系電話。嘉興口譯推薦

“忠實”(faithfulness) 一向被認為是檢驗翻譯的標準。但在同聲傳譯工作中，有時很難做到“忠實”于原文，有時雖然忠實于原文，卻得不到聽眾的認同。口譯不同于筆譯，可以足夠的時間去構思、推敲，同聲傳譯要求譯員在極有限的時間內對接受到的信息進行重組，使目的語聽眾了解原語發言人的講話內容。因此，在同聲翻譯中，對原語中的字、詞、句有時候很難譯得十全十美，譯員要努力做到的是根據接受的詞、句及語篇內容掌握原語發言人要傳達的主要信息，同時用聽眾很容易理解的語言方式表達出來。也就是在翻譯過程中，要做到整體“信息等值”。 同聲傳譯是各種翻譯活動中難度比較高的一種翻譯，并非人人都能勝任。在國際會議那種緊張環境里，譯員要能不間斷地邊聽邊譯，是很不容易的。要學好這樣的技能，需要具備一定的條件，如：英語的聽說能力要強，英漢兩種語言的語音、語調要好，要思維敏捷，反應快，對國際問題有興趣，知識面要廣。同聲傳譯是各種翻譯活動中**難做的一種翻譯。在國際會議那種緊張環境里，譯員要能不間斷地邊聽邊譯，是很不容易的。要學好這樣的技能，需要具備一定的條件，徐州口譯聯系方式北京口譯服務公司聯系電話。

所謂簡約(simplification),就是同傳譯員在不影響原文主要信息傳達的基礎上對原文中出現的無法用目的語處理的材料或原文中出現技術性較強的材料，在直接譯入到目的語中很難被目的語聽眾所理解的情況下而采取簡化語言形式、解釋、歸納、概述原語信息的一種翻譯原則。同傳譯員要根據聽眾的背景決定本原則的使用頻率。如果聽眾對于所譯內容比較陌生，譯員對翻譯中出現的術語(jargon)則要比較大限度的簡約。如在一次對青少年介紹“歐盟農業政策”的會議上出現了這樣的內容：“IftheCIFpriceofproduceatthecommunityboarderisbelowtheguidelinepriceasdeterminedundertheCommonMarketOrganization,thenatlevy,whichisnotatariffduty,isimposed.”如果“忠實”地譯人到任何一種語言青少年聽眾都會出現聽不明白的情況。使用簡約的原則，可以按如下的內容進行法翻譯：“IffarmproducecomesintotheCommunityatapricebelowtheofficialCommunitymarketprice,aspecialagriculturallevyisimposed”。（譯文：如果農產品進入歐共體的價格低于歐共體的官方價格的話，就要征收農業特別稅。）

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。成都口譯服務公司聯系電話。

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勢在于譯文流暢，更加符合語法規范。相比之前的翻譯技術，質量有較高的提升。武漢口譯服務公司聯系電話。銅陵口譯推薦

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智能對話查詢系統，根據客戶的語音進行操作，為用戶提供自然、友好的數據庫檢索服務，例如家庭服務、旅行社服務系統、訂票系統、銀行服務等。可以說，語音識別技術與其他自然語言處理技術相結合，可以構建出很多復雜的應用。然而，語音識別的主要難點就是對自然語言的識別和理解。首先必須將連續的講話分解為詞、音素等單位，其次要建立一個理解語義的規則。由于語音信息量大，語音模式不僅對不同的說話人不同，對不同場景的同一說話人也是有差異的。例如，一個人在隨意說話和認真說話時的語音特征是不同的。另外，說話者在講話時，不同的詞可能聽起來是相似的，這也是常見現象。單個字母或詞、字的語音特性，受上下文的影響，以致改變了重音、音調、音量和發音速度等。***，環境噪聲和干擾對語音識別也有較大影響，致使識別率低。嘉興口譯推薦

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