臺(tái)州筆譯

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**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(huì)議上扮演著極其重要的角色。據(jù)統(tǒng)計(jì)，95%的國際會(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(jī)器翻譯如能代替同聲傳譯無疑具有巨大的價(jià)值。福州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。臺(tái)州筆譯

信息重組（reformulation）是同聲翻譯的總策略。初學(xué)同傳的學(xué)員往往把注意力集中在譯 “語言”上，結(jié)果經(jīng)常 “卡殼”。因?yàn)橛h語的語言差別較大，要做到一一對(duì)應(yīng)地進(jìn)行翻譯是很難的。因此，在同傳中應(yīng)遵循譯 “信息” 的原則。也就是根據(jù)原語的住處點(diǎn)在目的語中根據(jù)目的語的語言習(xí)慣重新組織信息。如在翻譯中遇到以下的原語：“Strange behavior on the part of whales in the southern Atlantic has been observed over a number of years now. A team of marine scientists has come up with a new theory to explain this behavior.But considerable controversy has arisen in Argentina about the theory.” 經(jīng)過信息重組之后可能會(huì)以下面的內(nèi)容譯出： “Over a number of years,// whales in the southern Atlantic // have been observed//behaving strangely.//To explain this behavior,//a team of scientists has come up with a new theory//. But there has arisen considerable controversy about the theory// in Argentina//” （經(jīng)過好多年的觀察，人們發(fā)現(xiàn)南大西洋的鯨行為怪異。為了解釋這一行為，一些科學(xué)家提出了一種新的理論，但該理論在阿根廷卻引起了爭(zhēng)議。）三明筆譯費(fèi)用沈陽筆譯服務(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)椋诮y(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。

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。上海筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

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;寧波筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。無錫筆譯公司

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除了上述傳統(tǒng)的方式，2013年以來，隨著深度學(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(shì)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。臺(tái)州筆譯

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