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。杭州筆譯服務公司聯系電話。連云港筆譯電話

在同傳過程中，譯員按聽到的原語的句子順序，把整個句子切成意群單位或信息單位，再使用連接詞把這些單位自然連接起來，譯出整體的意思。這種翻譯方法為 “ 順句驅動 ” 。如以下句子按順句驅動的原則來譯： “ 所有人// 都可以借助互聯網資源 // 來學習，不論他們是哪個民族、// 何種性別、// 何種膚色、// 只要他們可能接入互聯網。 ” 譯文：“All can study //by relying on internetresources// regardless of their race, nationality and sex// providing that //they could have access to the internet.” 同聲傳譯是與原語發言人的發言同步進行的，翻譯活動必須在原語發言人講話結束后瞬間內（或同時）結束。因此，同傳譯員要比較大限度地在翻譯過程中爭取縮短翻譯與原語發言之間的時間差。這個時間差越小，譯員記憶的內容就會越多，譯出的信息也就越多。英漢語的語序差別較大，要完全聽明白原語語序、意義之后再進行翻譯則很難跟上原語發言人。因此，“順句驅動是英漢同聲傳譯的一個比較大特征。”筆譯哪家好南京筆譯服務公司聯系電話。

除了上述傳統的方式，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。

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。天津筆譯服務公司聯系電話。

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。”北京筆譯服務公司聯系電話。連云港筆譯電話

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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。連云港筆譯電話

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