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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。沈阳笔译服务公司联系电话。厦门笔译费用

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。”铜陵笔译多少钱苏州笔译服务公司联系电话。

同声传译中的 “适度超前” 是指口译过程中的 “预测”(anticipation) 技能。就是在原语信息还不完整的情况下，译员可能要讲的内容而进行 “超前翻译 ” ，从而赢得时间，紧跟发言人进行同步翻译。如在很多会议的开幕式中都会出现这样的套话： “……我谨** ……// 对与会**表示热烈的欢迎 // 并预祝本次大会取得圆满成功！ //” 在翻译这段话的时候，译员就可以根据自己的经验在发言人说出 “ 我谨** ……” 的时候把整句话都译出来 “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在听到 “ 预祝 ……” 之后，就应该知道后面要讲的是 “…… 本次会议成功 ” 。不善用 “ 预测 ” 技能的译员很难做好同声传译工作，因为在翻译过程中要是等到全部信息接受以后再进行翻译就不是同声翻译了。即使翻译能够进行下去，也是断断续续。听众很难接收到完整的信息。

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。”天津笔译服务公司联系电话。

目前的差距是由现有技术水平的限制决定的，机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种语言转换为另一种语言，机器翻译技术的发展与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相关。从早期的词典匹配，到结合语言学专家梳理的知识规则，再到基于语料库的统计学方法，随着计算能力的提升和多语言信息的积累，机器翻译技术开始在一些场景中提供便捷的翻译服务。新世纪以来，随着互联网的普及，互联网公司纷纷成立机器翻译研究组，研发了基于互联网大数据的机器翻译系统，从而使机器翻译真正走向实用，市场上开始出现比较成熟的自动翻译产品。近年来，随着深度学习的进展，机器翻译技术得到了进一步的发展，促进了翻译质量的提升，使得翻译更加地道、流畅。杭州笔译服务公司联系电话。宿迁笔译推荐

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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。厦门笔译费用

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