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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。武漢口譯服務公司聯系電話。金華口譯費用

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。”亳州口譯哪家好無錫口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。”

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。北京口譯服務公司聯系電話。

“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，福州口譯服務公司聯系電話。衢州口譯推薦

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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。金華口譯費用

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