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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**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。广州笔译服务公司联系电话。宣城笔译

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。宣城笔译联系方式福州笔译服务公司联系电话。

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。”

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。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。成都笔译服务公司联系电话。

人工智能翻译的水平如何?那么，人工智能同传翻译的能力究竟怎样?会不会抢走同传翻译员的饭碗呢?今年上半年的博鳌亚洲论坛上，***出现了AI同传。然而，现场配备的系统却掉了链子，闹出词汇翻译不准确、重复等低级错误。客观来讲，人工智能或机器翻译技术在自然语言处理上，的确有许多突破。这些突破给人希望，让人畅想未来，但是，短期内的价值，更多体现在辅助翻译等领域。当然，目前机器翻译已经取得非常大的进步，在衣食住行等常用生活用语上的中英翻译可以达到大学六级的水平，能够帮助人们在一些场景处理语言交流的问题，但距离人工同传以及高水平翻译所讲究的“信、达、雅”，还存在很大的差距。上海笔译服务公司联系电话。宁波笔译费用

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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。宣城笔译

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