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),?！睙o錫筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話?；窗补P譯

需要說明的是,，很多人對(duì)機(jī)器翻譯有誤解，認(rèn)為機(jī)器翻譯偏差大,。其實(shí),，機(jī)器翻譯運(yùn)用語言學(xué)知識(shí)，自動(dòng)識(shí)別語法,，模擬語義理解,，進(jìn)行對(duì)應(yīng)翻譯，因語法,、語義,、語用的復(fù)雜性,，出現(xiàn)錯(cuò)誤是難免的,。就已有的成果來看，全場景通用的機(jī)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(shí)代的到來，語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)社會(huì)發(fā)展的重要瓶頸,，實(shí)現(xiàn)任意時(shí)間,、任意地點(diǎn)、任意語言的無障礙自由溝通是人類追求的一個(gè)夢想,。這*是全球化背景下的一個(gè)小縮影,。在社會(huì)快速發(fā)展的進(jìn)程中，機(jī)器翻譯將扮演越來越重要的角色,。鹽城筆譯南京筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。

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)?，基于統(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,。

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;武漢筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。

目前的差距是由現(xiàn)有技術(shù)水平的限制決定的，機(jī)器翻譯,，又稱為自動(dòng)翻譯,，是利用計(jì)算機(jī)將一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言，機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù),、信息論,、語言學(xué)等學(xué)科的發(fā)展緊密相關(guān),。從早期的詞典匹配，到結(jié)合語言學(xué)**梳理的知識(shí)規(guī)則,，再到基于語料庫的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,，隨著計(jì)算能力的提升和多語言信息的積累，機(jī)器翻譯技術(shù)開始在一些場景中提供便捷的翻譯服務(wù),。新世紀(jì)以來,，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛成立機(jī)器翻譯研究組,，研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機(jī)器翻譯系統(tǒng),，從而使機(jī)器翻譯真正走向?qū)嵱茫袌錾祥_始出現(xiàn)比較成熟的自動(dòng)翻譯產(chǎn)品,。近年來,，隨著深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展，機(jī)器翻譯技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展,，促進(jìn)了翻譯質(zhì)量的提升,，使得翻譯更加地道、流暢,。沈陽筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話,。淮安筆譯

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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,?；窗补P譯

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