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(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)。 ” 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(fā)言人的發(fā)言同步進行的，翻譯活動必須在原語發(fā)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(fā)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(fā)言人。因此，“順句驅動是英漢同聲傳譯的一個比較大特征?！焙戏士谧g服務公司聯(lián)系電話。杭州口譯聯(lián)系方式

調整是同聲翻譯中的校譯過程，是譯員根據(jù)接受到的新的內容調整信息、糾正錯譯、補充漏譯的重要環(huán)節(jié)。如英語中的時間、地點狀語等大多出現(xiàn)在句尾，在使用 “ 順句驅動 ” 進行翻譯時，會出現(xiàn)譯完主句，又出現(xiàn)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?！焙贾菘谧g聯(lián)系方式福州口譯服務公司聯(lián)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(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**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，質量有較高的提升。

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(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(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;北京口譯服務公司聯(lián)系電話。

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。杭州口譯服務公司聯(lián)系電話。安慶口譯公司

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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(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。杭州口譯聯(lián)系方式

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