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(guó)**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(guó)際會(huì)議上扮演著極其重要的角色,。據(jù)統(tǒng)計(jì),，95%的國(guó)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(yǔ)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(jiǎn)單不少。機(jī)器翻譯如能代替同聲傳譯無(wú)疑具有巨大的價(jià)值,。深圳口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。蚌埠口譯公司

智能對(duì)話查詢系統(tǒng)，根據(jù)客戶的語(yǔ)音進(jìn)行操作,，為用戶提供自然,、友好的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索服務(wù)，例如家庭服務(wù),、旅行社服務(wù)系統(tǒng),、訂票系統(tǒng)、銀行服務(wù)等,?？梢哉f，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與其他自然語(yǔ)言處理技術(shù)相結(jié)合,，可以構(gòu)建出很多復(fù)雜的應(yīng)用,。然而，語(yǔ)音識(shí)別的主要難點(diǎn)就是對(duì)自然語(yǔ)言的識(shí)別和理解,。首先必須將連續(xù)的講話分解為詞,、音素等單位，其次要建立一個(gè)理解語(yǔ)義的規(guī)則,。由于語(yǔ)音信息量大,，語(yǔ)音模式不僅對(duì)不同的說話人不同，對(duì)不同場(chǎng)景的同一說話人也是有差異的,。例如,，一個(gè)人在隨意說話和認(rèn)真說話時(shí)的語(yǔ)音特征是不同的。另外,，說話者在講話時(shí),，不同的詞可能聽起來是相似的，這也是常見現(xiàn)象,。單個(gè)字母或詞,、字的語(yǔ)音特性，受上下文的影響,，以致改變了重音,、音調(diào)、音量和發(fā)音速度等,。***,，環(huán)境噪聲和干擾對(duì)語(yǔ)音識(shí)別也有較大影響，致使識(shí)別率低,。莆田口譯費(fèi)用合肥口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。

機(jī)器翻譯的難點(diǎn)在哪里?這里，簡(jiǎn)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(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)換、自然語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別(語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語(yǔ)言處理(語(yǔ)法分析,、語(yǔ)義分析)、譯文轉(zhuǎn)換,、譯文生成和語(yǔ)音生成等模塊,。其中的技術(shù)難點(diǎn)主要是：語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語(yǔ)音識(shí)別,。近二十年來,，語(yǔ)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(yǔ)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;語(yǔ)音控制系統(tǒng),，即用語(yǔ)音來控制設(shè)備的運(yùn)行,，相對(duì)于手動(dòng)控制來說更加快捷、方便,，可以用在諸如工業(yè)控制,、語(yǔ)音撥號(hào)系統(tǒng)、智能家電,、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;

第二個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語(yǔ)義解析,，這是智能化的機(jī)器翻譯系統(tǒng)的**部分。目前,，機(jī)器翻譯系統(tǒng)可劃分為基于規(guī)則和基于語(yǔ)料庫(kù)兩大類,。前者以詞典和語(yǔ)言知識(shí)規(guī)則庫(kù)為基礎(chǔ);后者由經(jīng)過劃分并具有標(biāo)注的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)成知識(shí)源，以統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法為主,。機(jī)譯系統(tǒng)是隨著語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)的興起而發(fā)展起來的,。目前，世界上絕大多數(shù)機(jī)譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則庫(kù)為基礎(chǔ)的策略,，一般分為語(yǔ)法型,、語(yǔ)義型、知識(shí)型和智能型,。不同類型的機(jī)譯系統(tǒng),，由不同的成分構(gòu)成。抽象地說,，所有機(jī)譯系統(tǒng)的處理過程都包括以下步驟：對(duì)源語(yǔ)言的分析或理解,，在語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用等平面進(jìn)行轉(zhuǎn)換,，按目標(biāo)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)規(guī)則生成目標(biāo)語(yǔ)言,。北京口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預(yù)測(cè)”(anticipation) 技能。就是在原語(yǔ)信息還不完整的情況下,，譯員可能要講的內(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ,，從而贏得時(shí)間，緊跟發(fā)言人進(jìn)行同步翻譯,。如在很多會(huì)議的開幕式中都會(huì)出現(xiàn)這樣的套話： “……我謹(jǐn)** ……// 對(duì)與會(huì)**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)祝本次大會(huì)取得圓滿成功,！ //” 在翻譯這段話的時(shí)候，譯員就可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)在發(fā)言人說出 “ 我謹(jǐn)** ……” 的時(shí)候把整句話都譯出來 “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在聽到 “ 預(yù)祝 ……” 之后,，就應(yīng)該知道后面要講的是 “…… 本次會(huì)議成功 ” ,。不善用 “ 預(yù)測(cè) ” 技能的譯員很難做好同聲傳譯工作，因?yàn)樵诜g過程中要是等到全部信息接受以后再進(jìn)行翻譯就不是同聲翻譯了,。即使翻譯能夠進(jìn)行下去,，也是斷斷續(xù)續(xù)。聽眾很難接收到完整的信息,。成都口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。泰州口譯推薦

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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(zhǎng)短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。該模型擅長(zhǎng)對(duì)自然語(yǔ)言建模，把任意長(zhǎng)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(zhǎng)的會(huì)話時(shí)間。該模型較好地解決了自然語(yǔ)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(yǔ)料庫(kù)中學(xué)習(xí)知識(shí)。一種語(yǔ)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(yǔ)法規(guī)范。相比之前的翻譯技術(shù),，質(zhì)量有較高的提升,。蚌埠口譯公司

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