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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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡。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，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(wǎng)絡中層層傳遞，經(jīng)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(shù)，質(zhì)量有較高的提升。合肥口譯服務公司聯(lián)系電話。鹽城口譯多少錢

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;語音控制系統(tǒng)，即用語音來控制設備的運行，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域;嘉興口譯聯(lián)系方式廣州口譯服務公司聯(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，機器翻譯，又稱為自動翻譯，是利用計算機將一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言，機器翻譯技術(shù)的發(fā)展與計算機技術(shù)、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(jié)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(shù)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(lián)網(wǎng)的普及，互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛成立機器翻譯研究組，研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機器翻譯系統(tǒng)，從而使機器翻譯真正走向?qū)嵱茫袌錾祥_始出現(xiàn)比較成熟的自動翻譯產(chǎn)品。近年來，隨著深度學習的進展，機器翻譯技術(shù)得到了進一步的發(fā)展，促進了翻譯質(zhì)量的提升，使得翻譯更加地道、流暢。

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，即使是雙語運用自如的專業(yè)人員，在實戰(zhàn)之前，也要進行數(shù)年的鍛煉。他們不僅需要事先學習、熟悉會議資料，還需要隨機應變的能力。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。蘇州口譯服務公司聯(lián)系電話。

智能對話查詢系統(tǒng)，根據(jù)客戶的語音進行操作，為用戶提供自然、友好的數(shù)據(jù)庫檢索服務，例如家庭服務、旅行社服務系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)、銀行服務等。可以說，語音識別技術(shù)與其他自然語言處理技術(shù)相結(jié)合，可以構(gòu)建出很多復雜的應用。然而，語音識別的主要難點就是對自然語言的識別和理解。首先必須將連續(xù)的講話分解為詞、音素等單位，其次要建立一個理解語義的規(guī)則。由于語音信息量大，語音模式不僅對不同的說話人不同，對不同場景的同一說話人也是有差異的。例如，一個人在隨意說話和認真說話時的語音特征是不同的。另外，說話者在講話時，不同的詞可能聽起來是相似的，這也是常見現(xiàn)象。單個字母或詞、字的語音特性，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)境噪聲和干擾對語音識別也有較大影響，致使識別率低。寧波口譯服務公司聯(lián)系電話。杭州口譯服務

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需要說明的是，很多人對機器翻譯有誤解，認為機器翻譯偏差大。其實，機器翻譯運用語言學知識，自動識別語法，模擬語義理解，進行對應翻譯，因語法、語義、語用的復雜性，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***目標仍相差甚遠。隨著全球化網(wǎng)絡時代的到來，語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀社會發(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)展的進程中，機器翻譯將扮演越來越重要的角色。鹽城口譯多少錢

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