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第二個技術難點是語義解析，這是智能化的機器翻譯系統(tǒng)的**部分。目前，機器翻譯系統(tǒng)可劃分為基于規(guī)則和基于語料庫兩大類。前者以詞典和語言知識規(guī)則庫為基礎;后者由經過劃分并具有標注的語料庫構成知識源，以統(tǒng)計學的算法為主。機譯系統(tǒng)是隨著語料庫語言學的興起而發(fā)展起來的。目前，世界上絕大多數機譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則庫為基礎的策略，一般分為語法型、語義型、知識型和智能型。不同類型的機譯系統(tǒng)，由不同的成分構成。抽象地說，所有機譯系統(tǒng)的處理過程都包括以下步驟：對源語言的分析或理解，在語言的語法、語義和語用等平面進行轉換，按目標語言結構規(guī)則生成目標語言。南京口譯服務公司聯(lián)系電話。上?？谧g

調整是同聲翻譯中的校譯過程，是譯員根據接受到的新的內容調整信息、糾正錯譯、補充漏譯的重要環(huán)節(jié)。如英語中的時間、地點狀語等大多出現(xiàn)在句尾，在使用 “ 順句驅動 ” 進行翻譯時，會出現(xiàn)譯完主句，又出現(xiàn)狀語的情況。如： “I went to Holiday Inn//for a seminar// at 10 o’clock//yesterday.” 按順句驅動的原則，可能這樣譯：“我去了假日酒店 // 參加一個研討會 // 在十點鐘 // 昨天。 ” 加上調整過程，這個句子在實際翻譯中可能會被譯為： “我去假日酒店 // 參加一個研討會 // 時間是昨天上午十點?！被窗部谧g多少錢天津口譯服務公司聯(lián)系電話。

需要說明的是，很多人對機器翻譯有誤解，認為機器翻譯偏差大。其實，機器翻譯運用語言學知識，自動識別語法，模擬語義理解，進行對應翻譯，因語法、語義、語用的復雜性，出現(xiàn)錯誤是難免的。就已有的成果來看，全場景通用的機器翻譯，其翻譯質量離***目標仍相差甚遠。隨著全球化網絡時代的到來，語言障礙已經成為二十一世紀社會發(fā)展的重要瓶頸，實現(xiàn)任意時間、任意地點、任意語言的無障礙自由溝通是人類追求的一個夢想。這*是全球化背景下的一個小縮影。在社會快速發(fā)展的進程中，機器翻譯將扮演越來越重要的角色。

智能對話查詢系統(tǒng)，根據客戶的語音進行操作，為用戶提供自然、友好的數據庫檢索服務，例如家庭服務、旅行社服務系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)、銀行服務等。可以說，語音識別技術與其他自然語言處理技術相結合，可以構建出很多復雜的應用。然而，語音識別的主要難點就是對自然語言的識別和理解。首先必須將連續(xù)的講話分解為詞、音素等單位，其次要建立一個理解語義的規(guī)則。由于語音信息量大，語音模式不僅對不同的說話人不同，對不同場景的同一說話人也是有差異的。例如，一個人在隨意說話和認真說話時的語音特征是不同的。另外，說話者在講話時，不同的詞可能聽起來是相似的，這也是常見現(xiàn)象。單個字母或詞、字的語音特性，受上下文的影響，以致改變了重音、音調、音量和發(fā)音速度等。***，環(huán)境噪聲和干擾對語音識別也有較大影響，致使識別率低。寧波口譯服務公司聯(lián)系電話。

同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預測”(anticipation) 技能。就是在原語信息還不完整的情況下，譯員可能要講的內容而進行 “超前翻譯 ” ，從而贏得時間，緊跟發(fā)言人進行同步翻譯。如在很多會議的開幕式中都會出現(xiàn)這樣的套話： “……我謹** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預祝本次大會取得圓滿成功！ //” 在翻譯這段話的時候，譯員就可以根據自己的經驗在發(fā)言人說出 “ 我謹** ……” 的時候把整句話都譯出來 “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在聽到 “ 預祝 ……” 之后，就應該知道后面要講的是 “…… 本次會議成功 ” 。不善用 “ 預測 ” 技能的譯員很難做好同聲傳譯工作，因為在翻譯過程中要是等到全部信息接受以后再進行翻譯就不是同聲翻譯了。即使翻譯能夠進行下去，也是斷斷續(xù)續(xù)。聽眾很難接收到完整的信息。杭州口譯服務公司聯(lián)系電話。亳州口譯服務

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2013年以來，隨著深度學習的研究取得較大進展，基于人工神經網絡的機器翻譯逐漸興起。就當前而言，廣泛應用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經網絡。該模型擅長對自然語言建模，把任意長度的句子轉化為特定維度的浮點數向量，同時“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的會話時間。該模型較好地解決了自然語言句子向量化的難題。其技術**是通過多層神經網絡，自動從語料庫中學習知識。一種語言的句子被向量化之后，在網絡中層層傳遞，經過多層復雜的傳導運算，生成譯文。這種翻譯方法比較大的優(yōu)勢在于譯文流暢，更加符合語法規(guī)范。相比之前的翻譯技術，質量有較高的提升。上海口譯

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