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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(guò)收集大量的雙語(yǔ)網(wǎng)頁(yè)作為語(yǔ)料庫(kù)，然后由計(jì)算機(jī)自動(dòng)選取**為常見(jiàn)的詞與詞的對(duì)應(yīng)關(guān)系，***給出翻譯結(jié)果。不過(guò)，采用該技術(shù)目前仍無(wú)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(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)，而翻譯模型、語(yǔ)言模型參數(shù)的準(zhǔn)確性直接依賴于語(yǔ)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(yǔ)料庫(kù)的覆蓋面。沈陽(yáng)口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。滁州口譯費(fèi)用

智能對(duì)話查詢系統(tǒng)，根據(jù)客戶的語(yǔ)音進(jìn)行操作，為用戶提供自然、友好的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索服務(wù)，例如家庭服務(wù)、旅行社服務(wù)系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)、銀行服務(wù)等。可以說(shuō)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與其他自然語(yǔ)言處理技術(shù)相結(jié)合，可以構(gòu)建出很多復(fù)雜的應(yīng)用。然而，語(yǔ)音識(shí)別的主要難點(diǎn)就是對(duì)自然語(yǔ)言的識(shí)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(gè)理解語(yǔ)義的規(guī)則。由于語(yǔ)音信息量大，語(yǔ)音模式不僅對(duì)不同的說(shuō)話人不同，對(duì)不同場(chǎng)景的同一說(shuō)話人也是有差異的。例如，一個(gè)人在隨意說(shuō)話和認(rèn)真說(shuō)話時(shí)的語(yǔ)音特征是不同的。另外，說(shuō)話者在講話時(shí)，不同的詞可能聽(tīng)起來(lái)是相似的，這也是常見(jiàn)現(xiàn)象。單個(gè)字母或詞、字的語(yǔ)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(duì)語(yǔ)音識(shí)別也有較大影響，致使識(shí)別率低。滁州口譯費(fèi)用無(wú)錫口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過(guò)程中的 “預(yù)測(cè)”(anticipation) 技能。就是在原語(yǔ)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(kāi)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(shuō)出 “ 我謹(jǐn)** ……” 的時(shí)候把整句話都譯出來(lái) “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在聽(tīng)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(guò)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(tīng)眾很難接收到完整的信息。

機(jī)器翻譯的難點(diǎn)在哪里?這里，簡(jiǎn)單介紹一下機(jī)器翻譯的難點(diǎn)。整個(gè)機(jī)器翻譯的過(guò)程，可以分為語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)換、自然語(yǔ)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(jiàn)下圖)，模塊包含了：語(yǔ)音識(shí)別(語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語(yǔ)言處理(語(yǔ)法分析、語(yǔ)義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語(yǔ)音生成等模塊。其中的技術(shù)難點(diǎn)主要是：語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語(yǔ)音識(shí)別。近二十年來(lái)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)取得了***進(jìn)步，開(kāi)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(jiàn)的應(yīng)用系統(tǒng)有：語(yǔ)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;語(yǔ)音控制系統(tǒng)，即用語(yǔ)音來(lái)控制設(shè)備的運(yùn)行，相對(duì)于手動(dòng)控制來(lái)說(shuō)更加快捷、方便，可以用在諸如工業(yè)控制、語(yǔ)音撥號(hào)系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;南京口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

2013年以來(lái)，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(zhǎng)短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長(zhǎng)對(duì)自然語(yǔ)言建模，把任意長(zhǎng)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(zhǎng)的會(huì)話時(shí)間。該模型較好地解決了自然語(yǔ)言句子向量化的難題。其技術(shù)**是通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從語(yǔ)料庫(kù)中學(xué)習(xí)知識(shí)。一種語(yǔ)言的句子被向量化之后，在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，經(jīng)過(guò)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(yǔ)法規(guī)范。相比之前的翻譯技術(shù)，質(zhì)量有較高的提升。上海口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。宿遷口譯報(bào)價(jià)

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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(yǔ)言”上，結(jié)果經(jīng)常 “卡殼”。因?yàn)橛h語(yǔ)的語(yǔ)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(yǔ)的住處點(diǎn)在目的語(yǔ)中根據(jù)目的語(yǔ)的語(yǔ)言習(xí)慣重新組織信息。如在翻譯中遇到以下的原語(yǔ)：“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(guò)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(guò)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。滁州口譯費(fèi)用

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