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,。可以說(shuō),，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(shuō)話人不同,，對(duì)不同場(chǎng)景的同一說(shuō)話人也是有差異的,。例如，一個(gè)人在隨意說(shuō)話和認(rèn)真說(shuō)話時(shí)的語(yǔ)音特征是不同的,。另外,，說(shuō)話者在講話時(shí)，不同的詞可能聽(tīng)起來(lái)是相似的,，這也是常見(jiàn)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,。沈陽(yáng)口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。麗水口譯聯(lián)系方式

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(lái)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薮螅话愣嗳藚f(xié)同,，在一場(chǎng)數(shù)小時(shí)的過(guò)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。泉州口譯合肥口譯服務(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(lái)講,，人工智能或機(jī)器翻譯技術(shù)在自然語(yǔ)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(lái)，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(yǔ)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(yǔ)言交流的問(wèn)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,。

所謂簡(jiǎn)約(simplification),就是同傳譯員在不影響原文主要信息傳達(dá)的基礎(chǔ)上對(duì)原文中出現(xiàn)的無(wú)法用目的語(yǔ)處理的材料或原文中出現(xiàn)技術(shù)性較強(qiáng)的材料,，在直接譯入到目的語(yǔ)中很難被目的語(yǔ)聽(tīng)眾所理解的情況下而采取簡(jiǎn)化語(yǔ)言形式、解釋,、歸納,、概述原語(yǔ)信息的一種翻譯原則。同傳譯員要根據(jù)聽(tīng)眾的背景決定本原則的使用頻率,。如果聽(tīng)眾對(duì)于所譯內(nèi)容比較陌生,，譯員對(duì)翻譯中出現(xiàn)的術(shù)語(yǔ)(jargon)則要比較大限度的簡(jiǎn)約。如在一次對(duì)青少年介紹“歐盟農(nóng)業(yè)政策”的會(huì)議上出現(xiàn)了這樣的內(nèi)容：“IftheCIFpriceofproduceatthecommunityboarderisbelowtheguidelinepriceasdeterminedundertheCommonMarketOrganization,thenatlevy,whichisnotatariffduty,isimposed.”如果“忠實(shí)”地譯人到任何一種語(yǔ)言青少年聽(tīng)眾都會(huì)出現(xiàn)聽(tīng)不明白的情況,。使用簡(jiǎn)約的原則,，可以按如下的內(nèi)容進(jìn)行法翻譯：“IffarmproducecomesintotheCommunityatapricebelowtheofficialCommunitymarketprice,aspecialagriculturallevyisimposed”。（譯文：如果農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)入歐共體的價(jià)格低于歐共體的官方價(jià)格的話,，就要征收農(nóng)業(yè)特別稅,。）廣州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

2013年以來(lái),，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(guò)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(guò)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,。武漢口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。南京口譯費(fèi)用

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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(guò)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(lái)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(shuō)，所有機(jī)譯系統(tǒng)的處理過(guò)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,。麗水口譯聯(lián)系方式

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