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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。合肥口譯服務公司聯系電話。漳州口譯推薦

當前，Google的在線翻譯已經為人熟知，其***代的技術即為基于統計的機器翻譯方法，基本原理是通過收集大量的雙語網頁作為語料庫，然后由計算機自動選取**為常見的詞與詞的對應關系，***給出翻譯結果。不過，采用該技術目前仍無法達到令人滿意的效果，經常鬧出各種翻譯笑話。因為，基于統計的方法，需要建立大規模的雙語語料庫，而翻譯模型、語言模型參數的準確性直接依賴于語料的規模及質量，翻譯質量直接取決于模型的質量和語料庫的覆蓋面。漳州口譯推薦天津口譯服務公司聯系電話。

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。

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。”武漢口譯服務公司聯系電話。

所謂簡約(simplification),就是同傳譯員在不影響原文主要信息傳達的基礎上對原文中出現的無法用目的語處理的材料或原文中出現技術性較強的材料，在直接譯入到目的語中很難被目的語聽眾所理解的情況下而采取簡化語言形式、解釋、歸納、概述原語信息的一種翻譯原則。同傳譯員要根據聽眾的背景決定本原則的使用頻率。如果聽眾對于所譯內容比較陌生，譯員對翻譯中出現的術語(jargon)則要比較大限度的簡約。如在一次對青少年介紹“歐盟農業政策”的會議上出現了這樣的內容：“IftheCIFpriceofproduceatthecommunityboarderisbelowtheguidelinepriceasdeterminedundertheCommonMarketOrganization,thenatlevy,whichisnotatariffduty,isimposed.”如果“忠實”地譯人到任何一種語言青少年聽眾都會出現聽不明白的情況。使用簡約的原則，可以按如下的內容進行法翻譯：“IffarmproducecomesintotheCommunityatapricebelowtheofficialCommunitymarketprice,aspecialagriculturallevyisimposed”。（譯文：如果農產品進入歐共體的價格低于歐共體的官方價格的話，就要征收農業特別稅。）深圳口譯服務公司聯系電話。金華口譯服務

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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;漳州口譯推薦

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