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。深圳笔译服务公司联系电话。三明笔译服务

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。莆田笔译电话广州笔译服务公司联系电话。

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。

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。福州笔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。）合肥笔译服务公司联系电话。莆田笔译电话

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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。三明笔译服务

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