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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、醫療、家庭服務等各個領域。常見的應用系統有：語音輸入系統，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，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，可以用在諸如工業控制、語音撥號系統、智能家電、聲控智能玩具等許多領域;上海口譯服務公司聯系電話。口譯推薦

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。口譯推薦深圳口譯服務公司聯系電話。

前陣子，一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”，在網上引起了軒然**。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**早出現在一戰后的巴黎和會上，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，該技術依然在國際會議上扮演著極其重要的角色。據統計，95%的國際會議都有專業同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺上能夠將同傳能力運用自如，需要平時大量的艱苦練習，即使是雙語運用自如的專業人員，在實戰之前，也要進行數年的鍛煉。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，一般多人協同，在一場數小時的過程中，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。

同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預測”(anticipation) 技能。就是在原語信息還不完整的情況下，譯員可能要講的內容而進行 “超前翻譯 ” ，從而贏得時間，緊跟發言人進行同步翻譯。如在很多會議的開幕式中都會出現這樣的套話： “……我謹** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預祝本次大會取得圓滿成功！ //” 在翻譯這段話的時候，譯員就可以根據自己的經驗在發言人說出 “ 我謹** ……” 的時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 “ 預祝 ……” 之后，就應該知道后面要講的是 “…… 本次會議成功 ” 。不善用 “ 預測 ” 技能的譯員很難做好同聲傳譯工作，因為在翻譯過程中要是等到全部信息接受以后再進行翻譯就不是同聲翻譯了。即使翻譯能夠進行下去，也是斷斷續續。聽眾很難接收到完整的信息。武漢口譯服務公司聯系電話。

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。天津口譯服務公司聯系電話。連云港口譯報價

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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，機器翻譯技術的發展與計算機技術、信息論、語言學等學科的發展緊密相關。從早期的詞典匹配，到結合語言學**梳理的知識規則，再到基于語料庫的統計學方法，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，研發了基于互聯網大數據的機器翻譯系統，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展，促進了翻譯質量的提升，使得翻譯更加地道、流暢。口譯推薦

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