調(diào)整是同聲翻譯中的校譯過程，是譯員根據(jù)接受到的新的內(nèi)容調(diào)整信息、糾正錯(cuò)譯、補(bǔ)充漏譯的重要環(huán)節(jié)。如英語中的時(shí)間、地點(diǎn)狀語等大多出現(xiàn)在句尾，在使用 “ 順句驅(qū)動(dòng) ” 進(jìn)行翻譯時(shí)，會(huì)出現(xiàn)譯完主句，又出現(xiàn)狀語的情況。如： “I went to Holiday Inn//for a seminar// at 10 o’clock//yesterday.” 按順句驅(qū)動(dòng)的原則，可能這樣譯：“我去了假日酒店 // 參加一個(gè)研討會(huì) // 在十點(diǎn)鐘 // 昨天。 ” 加上調(diào)整過程，這個(gè)句子在實(shí)際翻譯中可能會(huì)被譯為： “我去假日酒店 // 參加一個(gè)研討會(huì) // 時(shí)間是昨天上午十點(diǎn)?！碧K州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。筆譯推薦

前陣子，一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”，在網(wǎng)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(xiàn)在一戰(zhàn)后的巴黎和會(huì)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(shù)依然在國際會(huì)議上扮演著極其重要的角色。據(jù)統(tǒng)計(jì)，95%的國際會(huì)議都有專業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺(tái)上能夠?qū)⑼瑐髂芰\(yùn)用自如，需要平時(shí)大量的艱苦練習(xí)，即使是雙語運(yùn)用自如的專業(yè)人員，在實(shí)戰(zhàn)之前，也要進(jìn)行數(shù)年的鍛煉。他們不僅需要事先學(xué)習(xí)、熟悉會(huì)議資料，還需要隨機(jī)應(yīng)變的能力。同聲傳譯的工作方式也比較特殊，因?yàn)閴毫薮?，一般多人協(xié)同，在一場(chǎng)數(shù)小時(shí)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(jī)器翻譯如能代替同聲傳譯無疑具有巨大的價(jià)值。南通筆譯電話上海筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

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(huì)不會(huì)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(xiàn)了AI同傳。然而，現(xiàn)場(chǎng)配備的系統(tǒng)卻掉了鏈子，鬧出詞匯翻譯不準(zhǔn)確、重復(fù)等低級(jí)錯(cuò)誤。客觀來講，人工智能或機(jī)器翻譯技術(shù)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(nèi)的價(jià)值，更多體現(xiàn)在輔助翻譯等領(lǐng)域。當(dāng)然，目前機(jī)器翻譯已經(jīng)取得非常大的進(jìn)步，在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達(dá)到大學(xué)六級(jí)的水平，能夠幫助人們?cè)谝恍﹫?chǎng)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(dá)、雅”，還存在很大的差距。

除了上述傳統(tǒng)的方式，2013年以來，隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯逐漸興起。就當(dāng)前而言，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯的是長短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長對(duì)自然語言建模，把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點(diǎn)數(shù)向量，同時(shí)“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的會(huì)話時(shí)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(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從語料庫中學(xué)習(xí)知識(shí)。一種語言的句子被向量化之后，在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)運(yùn)算，生成譯文。這種翻譯方法比較大的優(yōu)勢(shì)在于譯文流暢，更加符合語法規(guī)范。相比之前的翻譯技術(shù)，質(zhì)量有較高的提升。杭州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

這里，簡單介紹一下機(jī)器翻譯的難點(diǎn)。整個(gè)機(jī)器翻譯的過程，可以分為語音識(shí)別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此，以比較典型的、基于規(guī)則的機(jī)器同傳翻譯為例(參見下圖)，模塊包含了：語音識(shí)別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點(diǎn)主要是：語音識(shí)別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語音識(shí)別。近二十年來，語音識(shí)別技術(shù)取得了***進(jìn)步，開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有：語音輸入系統(tǒng)，相對(duì)于鍵盤輸入方法，它更符合人的日常習(xí)慣，也更自然、更高效;成都筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。舟山筆譯推薦

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當(dāng)前，Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知，其***代的技術(shù)即為基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法，基本原理是通過收集大量的雙語網(wǎng)頁作為語料庫，然后由計(jì)算機(jī)自動(dòng)選取**為常見的詞與詞的對(duì)應(yīng)關(guān)系，***給出翻譯結(jié)果。不過，采用該技術(shù)目前仍無法達(dá)到令人滿意的效果，經(jīng)常鬧出各種翻譯笑話。因?yàn)椋诮y(tǒng)計(jì)的方法，需要建立大規(guī)模的雙語語料庫，而翻譯模型、語言模型參數(shù)的準(zhǔn)確性直接依賴于語料的規(guī)模及質(zhì)量，翻譯質(zhì)量直接取決于模型的質(zhì)量和語料庫的覆蓋面。筆譯推薦

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