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来源: 发布时间:2024年07月05日

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。沈阳笔译服务公司联系电话。南京笔译费用

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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。泰州笔译联系方式武汉笔译服务公司联系电话。

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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。)

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。杭州笔译服务公司联系电话。

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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。无锡笔译服务公司联系电话。三明笔译公司

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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。南京笔译费用

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