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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;成都笔译服务公司联系电话。三明笔译价格

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。”上海笔译深圳笔译服务公司联系电话。

“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。"

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。

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。北京笔译服务公司联系电话。淮北笔译多少钱

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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。三明笔译价格

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