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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。深圳笔译服务公司联系电话。芜湖笔译价格

语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域;智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、旅行社服务系统、订票系统、银行服务等。可以说，语音识别技术与其他自然语言处理技术相结合，可以构建出很多复杂的应用。然而，语音识别的主要难点就是对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规则。由于语音信息量大，语音模式不仅对不同的说话人不同，对不同场景的同一说话人也是有差异的。例如，一个人在随意说话和认真说话时的语音特征是不同的。另外，说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的，这也是常见现象。单个字母或词、字的语音特性，受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。***，环境噪声和干扰对语音识别也有较大影响，致使识别率低。徐州笔译服务杭州笔译服务公司联系电话。

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;

在同传过程中，译员按听到的原语的句子顺序，把整个句子切成意群单位或信息单位，再使用连接词把这些单位自然连接起来，译出整体的意思。这种翻译方法为 “ 顺句驱动 ” 。如以下句子按顺句驱动的原则来译： “ 所有人// 都可以借助互联网资源 // 来学习，不论他们是哪个民族、// 何种性别、// 何种肤色、// 只要他们可能接入互联网。 ” 译文：“All can study //by relying on internetresources// regardless of their race, nationality and sex// providing that //they could have access to the internet.” 同声传译是与原语发言人的发言同步进行的，翻译活动必须在原语发言人讲话结束后瞬间内（或同时）结束。因此，同传译员要比较大限度地在翻译过程中争取缩短翻译与原语发言之间的时间差。这个时间差越小，译员记忆的内容就会越多，译出的信息也就越多。英汉语的语序差别较大，要完全听明白原语语序、意义之后再进行翻译则很难跟上原语发言人。因此，“顺句驱动是英汉同声传译的一个比较大特征。”武汉笔译服务公司联系电话。

前阵子，一位同传翻译员声讨科大讯飞“AI同传造假”，在网上引起了轩然**。人工智能和同传翻译由此成为大家热议的话题。***，我们来谈一谈“人工智能翻译是否真的可以取代同传翻译员”?01同声传译有多难?同声传译**早出现在一战后的巴黎和会上，英法两国**借助同声传译人员的帮助，完成了紧张的谈判。如今，该技术依然在国际会议上扮演着极其重要的角色。据统计，95%的国际会议都有专业同声传译人员助力。同传翻译员在台上能够将同传能力运用自如，需要平时大量的艰苦练习，即使是双语运用自如的专业人员，在实战之前，也要进行数年的锻炼。他们不仅需要事先学习、熟悉会议资料，还需要随机应变的能力。同声传译的工作方式也比较特殊，因为压力巨大，一般多人协同，在一场数小时的过程中，每人轮流翻译几十分钟。相较之下，普通的口译工作则要简单不少。机器翻译如能代替同声传译无疑具有巨大的价值。沈阳笔译服务公司联系电话。南平笔译推荐

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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。芜湖笔译价格

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