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第二個技術難點是語義解析，這是智能化的機器翻譯系統的**部分。目前，機器翻譯系統可劃分為基于規則和基于語料庫兩大類。前者以詞典和語言知識規則庫為基礎;后者由經過劃分并具有標注的語料庫構成知識源，以統計學的算法為主。機譯系統是隨著語料庫語言學的興起而發展起來的。目前，世界上絕大多數機譯系統都采用以規則庫為基礎的策略，一般分為語法型、語義型、知識型和智能型。不同類型的機譯系統，由不同的成分構成。抽象地說，所有機譯系統的處理過程都包括以下步驟：對源語言的分析或理解，在語言的語法、語義和語用等平面進行轉換，按目標語言結構規則生成目標語言。廣州口譯服務公司聯系電話。滁州口譯哪家好

智能對話查詢系統，根據客戶的語音進行操作，為用戶提供自然、友好的數據庫檢索服務，例如家庭服務、旅行社服務系統、訂票系統、銀行服務等。可以說，語音識別技術與其他自然語言處理技術相結合，可以構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、音量和發音速度等。***，環境噪聲和干擾對語音識別也有較大影響，致使識別率低。合肥口譯費用武漢口譯服務公司聯系電話。

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、補充漏譯的重要環節。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。”

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言人的發言同步進行的，翻譯活動必須在原語發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言人。因此，“順句驅動是英漢同聲傳譯的一個比較大特征。”上海口譯服務公司聯系電話。

“忠實”(faithfulness) 一向被認為是檢驗翻譯的標準。但在同聲傳譯工作中，有時很難做到“忠實”于原文，有時雖然忠實于原文，卻得不到聽眾的認同。口譯不同于筆譯，可以足夠的時間去構思、推敲，同聲傳譯要求譯員在極有限的時間內對接受到的信息進行重組，使目的語聽眾了解原語發言人的講話內容。因此，在同聲翻譯中，對原語中的字、詞、句有時候很難譯得十全十美，譯員要努力做到的是根據接受的詞、句及語篇內容掌握原語發言人要傳達的主要信息，同時用聽眾很容易理解的語言方式表達出來。也就是在翻譯過程中，要做到整體“信息等值”。 同聲傳譯是各種翻譯活動中難度比較高的一種翻譯，并非人人都能勝任。在國際會議那種緊張環境里，譯員要能不間斷地邊聽邊譯，是很不容易的。要學好這樣的技能，需要具備一定的條件，如：英語的聽說能力要強，英漢兩種語言的語音、語調要好，要思維敏捷，反應快，對國際問題有興趣，知識面要廣。同聲傳譯是各種翻譯活動中**難做的一種翻譯。在國際會議那種緊張環境里，譯員要能不間斷地邊聽邊譯，是很不容易的。要學好這樣的技能，需要具備一定的條件，合肥口譯服務公司聯系電話。泰州口譯推薦

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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勢在于譯文流暢，更加符合語法規范。相比之前的翻譯技術，質量有較高的提升。滁州口譯哪家好

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