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“忠实”(faithfulness) 一向被认为是检验翻译的标准。但在同声传译工作中，有时很难做到“忠实”于原文，有时虽然忠实于原文，却得不到听众的认同。口译不同于笔译，可以足够的时间去构思、推敲，同声传译要求译员在极有限的时间内对接受到的信息进行重组，使目的语听众了解原语发言人的讲话内容。在同声翻译中，对原语中的字、词、句有时候很难译得十全十美，译员要努力做到的是根据接受的词、句及语篇内容掌握原语发言人要传达的主要信息，同时用听众很容易理解的语言方式表达出来。也就是在翻译过程中，要做到整体“信息等值”。 同声传译是各种翻译活动中难度比较高的一种翻译，并非人人都能胜任。在国际会议那种紧张环境里，译员要能不间断地边听边译，是很不容易的。要学好这样的技能，需要具备一定的条件，如：英语的听说能力要强，英汉两种语言的语音、语调要好，要思维敏捷，反应快，对国际问题有兴趣，知识面要广。同声传译是各种翻译活动中**难做的一种翻译。在国际会议那种紧张环境里，译员要能不间断地边听边译，是很不容易的。要学好这样的技能，需要具备一定的条件。"无锡笔译服务公司联系电话。南平笔译报价

需要说明的是，很多人对机器翻译有误解，认为机器翻译偏差大。其实，机器翻译运用语言学知识，自动识别语法，模拟语义理解，进行对应翻译，因语法、语义、语用的复杂性，出现错误是难免的。就已有的成果来看，全场景通用的机器翻译，其翻译质量离***目标仍相差甚远。随着全球化网络时代的到来，语言障碍已经成为二十一世纪社会发展的重要瓶颈，实现任意时间、任意地点、任意语言的无障碍自由沟通是人类追求的一个梦想。这*是全球化背景下的一个小缩影。在社会快速发展的进程中，机器翻译将扮演越来越重要的角色。扬州笔译南京笔译服务公司联系电话。

除了上述传统的方式，2013年以来，随着深度学习的研究取得较大进展，基于人工神经网络的机器翻译逐渐兴起。就当前而言，广泛应用于机器翻译的是长短时记忆循环神经网络。该模型擅长对自然语言建模，把任意长度的句子转化为特定维度的浮点数向量，同时“记住”句子中比较重要的单词，让“记忆”保存比较长的会话时间。该模型较好地解决了自然语言句子向量化的难题。其技术**是通过多层神经网络，自动从语料库中学习知识。一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，经过多层复杂的传导运算，生成译文。这种翻译方法比较大的优势在于译文流畅，更加符合语法规范。相比之前的翻译技术，质量有较高的提升。

调整是同声翻译中的校译过程，是译员根据接受到的新的内容调整信息、纠正错译、补充漏译的重要环节。如英语中的时间、地点状语等大多出现在句尾，在使用 “ 顺句驱动 ” 进行翻译时，会出现译完主句，又出现状语的情况。如： “I went to Holiday Inn//for a seminar// at 10 o’clock//yesterday.” 按顺句驱动的原则，可能这样译：“我去了假日酒店 // 参加一个研讨会 // 在十点钟 // 昨天。 ” 加上调整过程，这个句子在实际翻译中可能会被译为： “我去假日酒店 // 参加一个研讨会 // 时间是昨天上午十点。”杭州笔译服务公司联系电话。

当前，Google的在线翻译已经为人熟知，其***代的技术即为基于统计的机器翻译方法，基本原理是通过收集大量的双语网页作为语料库，然后由计算机自动选取**为常见的词与词的对应关系，***给出翻译结果。不过，采用该技术目前仍无法达到令人满意的效果，经常闹出各种翻译笑话。因为，基于统计的方法，需要建立大规模的双语语料库，而翻译模型、语言模型参数的准确性直接依赖于语料的规模及质量，翻译质量直接取决于模型的质量和语料库的覆盖面。北京笔译服务公司联系电话。漳州笔译费用

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这里，简单介绍一下机器翻译的难点。整个机器翻译的过程，可以分为语音识别转换、自然语言分析、译文转换和译文生成等阶段。在此，以比较典型的、基于规则的机器同传翻译为例(参见下图)，模块包含了：语音识别(语音转换为文本)、自然语言处理(语法分析、语义分析)、译文转换、译文生成和语音生成等模块。其中的技术难点主要是：语音识别、自然语言处理和译文转换等步骤。***个技术难点是语音识别。近二十年来，语音识别技术取得了***进步，开始进入家电、汽车、医疗、家庭服务等各个领域。常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效;南平笔译报价

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