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第二个技术难点是语义解析，这是智能化的机器翻译系统的**部分。目前，机器翻译系统可划分为基于规则和基于语料库两大类。前者以词典和语言知识规则库为基础;后者由经过划分并具有标注的语料库构成知识源，以统计学的算法为主。机译系统是随着语料库语言学的兴起而发展起来的。目前，世界上绝大多数机译系统都采用以规则库为基础的策略，一般分为语法型、语义型、知识型和智能型。不同类型的机译系统，由不同的成分构成。抽象地说，所有机译系统的处理过程都包括以下步骤：对源语言的分析或理解，在语言的语法、语义和语用等平面进行转换，按目标语言结构规则生成目标语言。广州口译服务公司联系电话。黄山口译服务

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。厦门口译联系方式南京口译服务公司联系电话。

信息重组（reformulation）是同声翻译的总策略。初学同传的学员往往把注意力集中在译 “语言”上，结果经常 “卡壳”。因为英汉语的语言差别较大，要做到一一对应地进行翻译是很难的。因此，在同传中应遵循译 “信息” 的原则。也就是根据原语的住处点在目的语中根据目的语的语言习惯重新组织信息。如在翻译中遇到以下的原语：“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.” 经过信息重组之后可能会以下面的内容译出： “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//” （经过好多年的观察，人们发现南大西洋的鲸行为怪异。为了解释这一行为，一些科学家提出了一种新的理论，但该理论在阿根廷却引起了争议。

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。”无锡口译服务公司联系电话。

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。福州口译服务公司联系电话。厦门口译联系方式

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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。黄山口译服务

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