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。不過，采用該技術目前仍無法達到令人滿意的效果，經常鬧出各種翻譯笑話。因為，基于統計的方法，需要建立大規模的雙語語料庫，而翻譯模型、語言模型參數的準確性直接依賴于語料的規模及質量，翻譯質量直接取決于模型的質量和語料庫的覆蓋面。廣州口譯服務公司聯系電話。蕪湖口譯服務

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。）阜陽口譯多少錢天津口譯服務公司聯系電話。

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。

“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，深圳口譯服務公司聯系電話。

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。寧波口譯服務公司聯系電話。漳州口譯

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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。蕪湖口譯服務

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