調整是同聲翻譯中的校譯過程,,是譯員根據接受到的新的內容調整信息、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在句尾,,在使用 “ 順句驅動 ” 進行翻譯時,會出現譯完主句,,又出現狀語的情況,。如: “I went to Holiday Inn//for a seminar// at 10 o’clock//yesterday.” 按順句驅動的原則,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?!睂幉üP譯服務公司聯系電話,。紹興筆譯
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?會不會搶走同傳翻譯員的飯碗呢?今年上半年的博鰲亞洲論壇上,,***出現了AI同傳,。然而,現場配備的系統(tǒng)卻掉了鏈子,,鬧出詞匯翻譯不準確,、重復等低級錯誤,。客觀來講,,人工智能或機器翻譯技術在自然語言處理上,,的確有許多突破。這些突破給人希望,,讓人暢想未來,,但是,短期內的價值,,更多體現在輔助翻譯等領域,。當然,目前機器翻譯已經取得非常大的進步,,在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達到大學六級的水平,,能夠幫助人們在一些場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,、雅”,還存在很大的差距,。福州筆譯多少錢北京筆譯服務公司聯系電話,。
目前的差距是由現有技術水平的限制決定的,機器翻譯,,又稱為自動翻譯,,是利用計算機將一種語言轉換為另一種語言,機器翻譯技術的發(fā)展與計算機技術,、信息論,、語言學等學科的發(fā)展緊密相關。從早期的詞典匹配,,到結合語言學**梳理的知識規(guī)則,,再到基于語料庫的統(tǒng)計學方法,隨著計算能力的提升和多語言信息的積累,,機器翻譯技術開始在一些場景中提供便捷的翻譯服務,。新世紀以來,隨著互聯網的普及,,互聯網公司紛紛成立機器翻譯研究組,,研發(fā)了基于互聯網大數據的機器翻譯系統(tǒng),從而使機器翻譯真正走向實用,,市場上開始出現比較成熟的自動翻譯產品,。近年來,隨著深度學習的進展,機器翻譯技術得到了進一步的發(fā)展,,促進了翻譯質量的提升,,使得翻譯更加地道、流暢,。
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換,、自然語言分析、譯文轉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(語音轉換為文本),、自然語言處理(語法分析、語義分析),、譯文轉換,、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術難點主要是:語音識別,、自然語言處理和譯文轉換等步驟,。***個技術難點是語音識別。近二十年來,,語音識別技術取得了***進步,,開始進入家電、汽車,、醫(yī)療、家庭服務等各個領域,。常見的應用系統(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慣,,也更自然,、更高效;廣州筆譯服務公司聯系電話。
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 “ 順句驅動 ” 。如以下句子按順句驅動的原則來譯: “ 所有人// 都可以借助互聯網資源 // 來學習,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網,。 ” 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)言同步進行的,,翻譯活動必須在原語發(fā)言人講話結束后瞬間內(或同時)結束。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,、意義之后再進行翻譯則很難跟上原語發(fā)言人,。因此,“順句驅動是英漢同聲傳譯的一個比較大特征,?!鄙虾9P譯服務公司聯系電話。鹽城筆譯公司
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除了上述傳統(tǒng)的方式,,2013年以來,隨著深度學習的研究取得較大進展,,基于人工神經網絡的機器翻譯逐漸興起,。就當前而言,廣泛應用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經網絡,。該模型擅長對自然語言建模,,把任意長度的句子轉化為特定維度的浮點數向量,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**是通過多層神經網絡,,自動從語料庫中學習知識,。一種語言的句子被向量化之后,在網絡中層層傳遞,,經過多層復雜的傳導運算,,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,質量有較高的提升。紹興筆譯
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