機器翻譯的難點在哪里?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;語音控制系統,即用語音來控制設備的運行,相對于手動控制來說更加快捷、方便,可以用在諸如工業控制、語音撥號系統、智能家電、聲控智能玩具等許多領域;寧波口譯服務公司聯系電話。嘉興口譯多少錢
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**早出現在一戰后的巴黎和會上,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。據統計,95%的國際會議都有專業同聲傳譯人員助力。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人員,在實戰之前,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。寧德口譯多少錢福州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。)
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?!背啥伎谧g服務公司聯系電話。
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。合肥口譯服務公司聯系電話。莆田口譯費用
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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。嘉興口譯多少錢
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