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(qū)動 ” ,。如以下句子按順句驅(qū)動的原則來譯： “ 所有人// 都可以借助互聯(lián)網(wǎng)資源 // 來學(xué)習(xí),，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(lián)網(wǎng),。 ” 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(fā)言人的發(fā)言同步進(jìn)行的,，翻譯活動必須在原語發(fā)言人講話結(jié)束后瞬間內(nèi)（或同時）結(jié)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(fā)言之間的時間差,。這個時間差越小，譯員記憶的內(nèi)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(jìn)行翻譯則很難跟上原語發(fā)言人,。因此，“順句驅(qū)動是英漢同聲傳譯的一個比較大特征,?！焙戏士谧g服務(wù)公司聯(lián)系電話。杭州口譯聯(lián)系方式

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,、糾正錯譯、補充漏譯的重要環(huán)節(jié),。如英語中的時間,、地點狀語等大多出現(xiàn)在句尾，在使用 “ 順句驅(qū)動 ” 進(jìn)行翻譯時,，會出現(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(diào)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?！焙贾菘谧g聯(lián)系方式福州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。

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)的機器翻譯逐漸興起,。就當(dāng)前而言，廣泛應(yīng)用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。該模型擅長對自然語言建模,，把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點數(shù)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(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，自動從語料庫中學(xué)習(xí)知識,。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)運算,，生成譯文。這種翻譯方法比較大的優(yōu)勢在于譯文流暢,，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,。

機器翻譯的難點在哪里?這里,，簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,，可以分為語音識別轉(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)則的機器同傳翻譯為例(參見下圖),，模塊包含了：語音識別(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)難點主要是：語音識別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟,。***個技術(shù)難點是語音識別,。近二十年來，語音識別技術(shù)取得了***進(jìn)步,，開始進(jìn)入家電,、汽車、醫(yī)療,、家庭服務(wù)等各個領(lǐng)域,。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有：語音輸入系統(tǒng)，相對于鍵盤輸入方法,，它更符合人的日常習(xí)慣,，也更自然、更高效;語音控制系統(tǒng),，即用語音來控制設(shè)備的運行,，相對于手動控制來說更加快捷、方便,，可以用在諸如工業(yè)控制,、語音撥號系統(tǒng)、智能家電,、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;北京口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。

需要說明的是,，很多人對機器翻譯有誤解,，認(rèn)為機器翻譯偏差大。其實,，機器翻譯運用語言學(xué)知識,，自動識別語法，模擬語義理解,，進(jìn)行對應(yīng)翻譯,，因語法、語義,、語用的復(fù)雜性,，出現(xiàn)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(zhì)量離***目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。隨著全球化網(wǎng)絡(luò)時代的到來,，語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)社會發(fā)展的重要瓶頸,，實現(xiàn)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(fā)展的進(jìn)程中，機器翻譯將扮演越來越重要的角色,。杭州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。安慶口譯公司

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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)依然在國際會議上扮演著極其重要的角色,。據(jù)統(tǒng)計,，95%的國際會議都有專業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺上能夠?qū)⑼瑐髂芰\用自如,，需要平時大量的艱苦練習(xí),，即使是雙語運用自如的專業(yè)人員，在實戰(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)、熟悉會議資料,，還需要隨機應(yīng)變的能力,。同聲傳譯的工作方式也比較特殊，因為壓力巨大,，一般多人協(xié)同,，在一場數(shù)小時的過程中，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。機器翻譯如能代替同聲傳譯無疑具有巨大的價值,。杭州口譯聯(lián)系方式

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