前陣子,一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”,在網(wǎng)上引起了軒然**。人工智能和同傳翻譯由此成為大家熱議的話題。***,我們來談一談“人工智能翻譯是否真的可以取代同傳翻譯員”?01同聲傳譯有多難?同聲傳譯**早出現(xiàn)在一戰(zhàn)后的巴黎和會上,英法兩國**借助同聲傳譯人員的幫助,完成了緊張的談判。如今,該技術(shù)依然在國際會議上扮演著極其重要的角色。據(jù)統(tǒng)計,95%的國際會議都有專業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺上能夠?qū)⑼瑐髂芰\用自如,需要平時大量的艱苦練習(xí),即使是雙語運用自如的專業(yè)人員,在實戰(zhàn)之前,也要進(jìn)行數(shù)年的鍛煉。他們不僅需要事先學(xué)習(xí)、熟悉會議資料,還需要隨機應(yīng)變的能力。同聲傳譯的工作方式也比...
同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預(yù)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(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ,從而贏得時間,緊跟發(fā)言人進(jìn)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(jǐn)** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)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(jù)自己的經(jīng)驗在發(fā)言人說出 “ 我謹(jǐn)** ……” 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...
這里,簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,可以分為語音識別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此,以比較典型的、基于規(guī)則的機器同傳翻譯為例(參見下圖),模塊包含了:語音識別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點主要是:語音識別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個技術(shù)難點是語音識別。近二十年來,語音識別技術(shù)取得了***進(jìn)步,開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有:語音輸入系統(tǒng),相對于鍵盤輸入方法,它更符合人的日常習(xí)慣,也更自然、更高效;寧波筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。湖州筆譯哪家好在...
當(dāng)前,Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知,其***代的技術(shù)即為基于統(tǒng)計的機器翻譯方法,基本原理是通過收集大量的雙語網(wǎng)頁作為語料庫,然后由計算機自動選取**為常見的詞與詞的對應(yīng)關(guān)系,***給出翻譯結(jié)果。不過,采用該技術(shù)目前仍無法達(dá)到令人滿意的效果,經(jīng)常鬧出各種翻譯笑話。因為,基于統(tǒng)計的方法,需要建立大規(guī)模的雙語語料庫,而翻譯模型、語言模型參數(shù)的準(zhǔn)確性直接依賴于語料的規(guī)模及質(zhì)量,翻譯質(zhì)量直接取決于模型的質(zhì)量和語料庫的覆蓋面。廣州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。滁州筆譯推薦調(diào)整是同聲翻譯中的校譯過程,是譯員根據(jù)接受到的新的內(nèi)容調(diào)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...
在同傳過程中,譯員按聽到的原語的句子順序,把整個句子切成意群單位或信息單位,再使用連接詞把這些單位自然連接起來,譯出整體的意思。這種翻譯方法為 “ 順句驅(qū)動 ” 。如以下句子按順句驅(qū)動的原則來譯: “ 所有人// 都可以借助互聯(lián)網(wǎng)資源 // 來學(xué)習(xí),不論他們是哪個民族、// 何種性別、// 何種膚色、// 只要他們可能接入互聯(lián)網(wǎng)。 ” 譯文:“All can study //by relying on internetresources// regardless of their race, nationality and sex// providing that //they could h...
需要說明的是,很多人對機器翻譯有誤解,認(rèn)為機器翻譯偏差大。其實,機器翻譯運用語言學(xué)知識,自動識別語法,模擬語義理解,進(jìn)行對應(yīng)翻譯,因語法、語義、語用的復(fù)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(zhì)量離***目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。隨著全球化網(wǎng)絡(luò)時代的到來,語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)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(jìn)程中,機器翻譯將扮演越來越重要的角色。成都筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話?;茨瞎P譯人工智能翻譯的水平如何?那么,人工智能同傳翻譯的能力究竟怎樣?會不會搶走同傳翻譯員的飯...
同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預(yù)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(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ,從而贏得時間,緊跟發(fā)言人進(jìn)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(jǐn)** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)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(jù)自己的經(jīng)驗在發(fā)言人說出 “ 我謹(jǐn)** ……” 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...
目前的差距是由現(xiàn)有技術(shù)水平的限制決定的,機器翻譯,又稱為自動翻譯,是利用計算機將一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言,機器翻譯技術(shù)的發(fā)展與計算機技術(shù)、信息論、語言學(xué)等學(xué)科的發(fā)展緊密相關(guān)。從早期的詞典匹配,到結(jié)合語言學(xué)**梳理的知識規(guī)則,再到基于語料庫的統(tǒng)計學(xué)方法,隨著計算能力的提升和多語言信息的積累,機器翻譯技術(shù)開始在一些場景中提供便捷的翻譯服務(wù)。新世紀(jì)以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛成立機器翻譯研究組,研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機器翻譯系統(tǒng),從而使機器翻譯真正走向?qū)嵱茫袌錾祥_始出現(xiàn)比較成熟的自動翻譯產(chǎn)品。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展,機器翻譯技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展,促進(jìn)了翻譯質(zhì)量的提升,使得翻譯更加...
目前的差距是由現(xiàn)有技術(shù)水平的限制決定的,機器翻譯,又稱為自動翻譯,是利用計算機將一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言,機器翻譯技術(shù)的發(fā)展與計算機技術(shù)、信息論、語言學(xué)等學(xué)科的發(fā)展緊密相關(guān)。從早期的詞典匹配,到結(jié)合語言學(xué)**梳理的知識規(guī)則,再到基于語料庫的統(tǒng)計學(xué)方法,隨著計算能力的提升和多語言信息的積累,機器翻譯技術(shù)開始在一些場景中提供便捷的翻譯服務(wù)。新世紀(jì)以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛成立機器翻譯研究組,研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機器翻譯系統(tǒng),從而使機器翻譯真正走向?qū)嵱?,市場上開始出現(xiàn)比較成熟的自動翻譯產(chǎn)品。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展,機器翻譯技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展,促進(jìn)了翻譯質(zhì)量的提升,使得翻譯更加...
需要說明的是,很多人對機器翻譯有誤解,認(rèn)為機器翻譯偏差大。其實,機器翻譯運用語言學(xué)知識,自動識別語法,模擬語義理解,進(jìn)行對應(yīng)翻譯,因語法、語義、語用的復(fù)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(zhì)量離***目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。隨著全球化網(wǎng)絡(luò)時代的到來,語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)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(jìn)程中,機器翻譯將扮演越來越重要的角色。天津筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。蘇州筆譯多少錢這里,簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,可以分為語音識別轉(zhuǎn)換、自然...
調(diào)整是同聲翻譯中的校譯過程,是譯員根據(jù)接受到的新的內(nèi)容調(diào)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(qū)動 ” 進(jìn)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(qū)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(diào)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?!背啥脊P譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。宿遷筆...
“忠實”(faithfulness) 一向被認(rèn)為是檢驗翻譯的標(biāo)準(zhǔn)。但在同聲傳譯工作中,有時很難做到“忠實”于原文,有時雖然忠實于原文,卻得不到聽眾的認(rèn)同。口譯不同于筆譯,可以足夠的時間去構(gòu)思、推敲,同聲傳譯要求譯員在極有限的時間內(nèi)對接受到的信息進(jìn)行重組,使目的語聽眾了解原語發(fā)言人的講話內(nèi)容。在同聲翻譯中,對原語中的字、詞、句有時候很難譯得十全十美,譯員要努力做到的是根據(jù)接受的詞、句及語篇內(nèi)容掌握原語發(fā)言人要傳達(dá)的主要信息,同時用聽眾很容易理解的語言方式表達(dá)出來。也就是在翻譯過程中,要做到整體“信息等值”。 同聲傳譯是各種翻譯活動中難度比較高的一種翻譯,并非人人都能勝任。在國際會議那種緊張環(huán)境里...
需要說明的是,很多人對機器翻譯有誤解,認(rèn)為機器翻譯偏差大。其實,機器翻譯運用語言學(xué)知識,自動識別語法,模擬語義理解,進(jìn)行對應(yīng)翻譯,因語法、語義、語用的復(fù)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(zhì)量離***目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。隨著全球化網(wǎng)絡(luò)時代的到來,語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)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(jìn)程中,機器翻譯將扮演越來越重要的角色。北京筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。銅陵筆譯費用在同傳過程中,譯員按聽到的原語的句子順序,把整個句子切成意群單位或信息單位,再使用...
除了上述傳統(tǒng)的方式,2013年以來,隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯逐漸興起。就當(dāng)前而言,廣泛應(yīng)用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長對自然語言建模,把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點數(shù)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(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自動從語料庫中學(xué)習(xí)知識。一種語言的句子被向量化之后,在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞,經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)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(shù),質(zhì)量有較高的提升。上海筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。福州...
除了上述傳統(tǒng)的方式,2013年以來,隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯逐漸興起。就當(dāng)前而言,廣泛應(yīng)用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長對自然語言建模,把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點數(shù)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(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自動從語料庫中學(xué)習(xí)知識。一種語言的句子被向量化之后,在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞,經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)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(shù),質(zhì)量有較高的提升。沈陽筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。泰州...
第二個技術(shù)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(chǔ);后者由經(jīng)過劃分并具有標(biāo)注的語料庫構(gòu)成知識源,以統(tǒng)計學(xué)的算法為主。機譯系統(tǒng)是隨著語料庫語言學(xué)的興起而發(fā)展起來的。目前,世界上絕大多數(shù)機譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則庫為基礎(chǔ)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(gòu)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(jìn)行轉(zhuǎn)換,按目標(biāo)語言結(jié)構(gòu)規(guī)則生成目標(biāo)語言。當(dāng)前,Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知,其***代的技術(shù)即為基...
信息重組(reformulation)是同聲翻譯的總策略。初學(xué)同傳的學(xué)員往往把注意力集中在譯 “語言”上,結(jié)果經(jīng)常 “卡殼”。因為英漢語的語言差別較大,要做到一一對應(yīng)地進(jìn)行翻譯是很難的。因此,在同傳中應(yīng)遵循譯 “信息” 的原則。也就是根據(jù)原語的住處點在目的語中根據(jù)目的語的語言習(xí)慣重新組織信息。如在翻譯中遇到以下的原語:“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 h...
當(dāng)前,Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知,其***代的技術(shù)即為基于統(tǒng)計的機器翻譯方法,基本原理是通過收集大量的雙語網(wǎng)頁作為語料庫,然后由計算機自動選取**為常見的詞與詞的對應(yīng)關(guān)系,***給出翻譯結(jié)果。不過,采用該技術(shù)目前仍無法達(dá)到令人滿意的效果,經(jīng)常鬧出各種翻譯笑話。因為,基于統(tǒng)計的方法,需要建立大規(guī)模的雙語語料庫,而翻譯模型、語言模型參數(shù)的準(zhǔn)確性直接依賴于語料的規(guī)模及質(zhì)量,翻譯質(zhì)量直接取決于模型的質(zhì)量和語料庫的覆蓋面。深圳筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。滁州筆譯多少錢信息重組(reformulation)是同聲翻譯的總策略。初學(xué)同傳的學(xué)員往往把注意力集中在譯 “語言”上,結(jié)果經(jīng)常 “卡殼”。因為英漢語...
這里,簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,可以分為語音識別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此,以比較典型的、基于規(guī)則的機器同傳翻譯為例(參見下圖),模塊包含了:語音識別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點主要是:語音識別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個技術(shù)難點是語音識別。近二十年來,語音識別技術(shù)取得了***進(jìn)步,開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有:語音輸入系統(tǒng),相對于鍵盤輸入方法,它更符合人的日常習(xí)慣,也更自然、更高效;沈陽筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。亳州筆譯聯(lián)系方式...
第二個技術(shù)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(chǔ);后者由經(jīng)過劃分并具有標(biāo)注的語料庫構(gòu)成知識源,以統(tǒng)計學(xué)的算法為主。機譯系統(tǒng)是隨著語料庫語言學(xué)的興起而發(fā)展起來的。目前,世界上絕大多數(shù)機譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則庫為基礎(chǔ)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(gòu)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(jìn)行轉(zhuǎn)換,按目標(biāo)語言結(jié)構(gòu)規(guī)則生成目標(biāo)語言。當(dāng)前,Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知,其***代的技術(shù)即為基...
這里,簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,可以分為語音識別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此,以比較典型的、基于規(guī)則的機器同傳翻譯為例(參見下圖),模塊包含了:語音識別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點主要是:語音識別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個技術(shù)難點是語音識別。近二十年來,語音識別技術(shù)取得了***進(jìn)步,開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有:語音輸入系統(tǒng),相對于鍵盤輸入方法,它更符合人的日常習(xí)慣,也更自然、更高效;深圳筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。無錫筆譯價格“忠...
人工智能翻譯的水平如何?那么,人工智能同傳翻譯的能力究竟怎樣?會不會搶走同傳翻譯員的飯碗呢?今年上半年的博鰲亞洲論壇上,***出現(xiàn)了AI同傳。然而,現(xiàn)場配備的系統(tǒng)卻掉了鏈子,鬧出詞匯翻譯不準(zhǔn)確、重復(fù)等低級錯誤??陀^來講,人工智能或機器翻譯技術(shù)在自然語言處理上,的確有許多突破。這些突破給人希望,讓人暢想未來,但是,短期內(nèi)的價值,更多體現(xiàn)在輔助翻譯等領(lǐng)域。當(dāng)然,目前機器翻譯已經(jīng)取得非常大的進(jìn)步,在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達(dá)到大學(xué)六級的水平,能夠幫助人們在一些場景處理語言交流的問題,但距離人工同傳以及高水平翻譯所講究的“信、達(dá)、雅”,還存在很大的差距。合肥筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。黃山筆譯...
同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預(yù)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(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ,從而贏得時間,緊跟發(fā)言人進(jìn)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(jǐn)** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)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(jù)自己的經(jīng)驗在發(fā)言人說出 “ 我謹(jǐn)** ……” 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...
在同傳過程中,譯員按聽到的原語的句子順序,把整個句子切成意群單位或信息單位,再使用連接詞把這些單位自然連接起來,譯出整體的意思。這種翻譯方法為 “ 順句驅(qū)動 ” 。如以下句子按順句驅(qū)動的原則來譯: “ 所有人// 都可以借助互聯(lián)網(wǎng)資源 // 來學(xué)習(xí),不論他們是哪個民族、// 何種性別、// 何種膚色、// 只要他們可能接入互聯(lián)網(wǎng)。 ” 譯文:“All can study //by relying on internetresources// regardless of their race, nationality and sex// providing that //they could h...
同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預(yù)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(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ,從而贏得時間,緊跟發(fā)言人進(jìn)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(jǐn)** ……// 對與會**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)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(jù)自己的經(jīng)驗在發(fā)言人說出 “ 我謹(jǐn)** ……” 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...
人工智能翻譯的水平如何?那么,人工智能同傳翻譯的能力究竟怎樣?會不會搶走同傳翻譯員的飯碗呢?今年上半年的博鰲亞洲論壇上,***出現(xiàn)了AI同傳。然而,現(xiàn)場配備的系統(tǒng)卻掉了鏈子,鬧出詞匯翻譯不準(zhǔn)確、重復(fù)等低級錯誤??陀^來講,人工智能或機器翻譯技術(shù)在自然語言處理上,的確有許多突破。這些突破給人希望,讓人暢想未來,但是,短期內(nèi)的價值,更多體現(xiàn)在輔助翻譯等領(lǐng)域。當(dāng)然,目前機器翻譯已經(jīng)取得非常大的進(jìn)步,在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達(dá)到大學(xué)六級的水平,能夠幫助人們在一些場景處理語言交流的問題,但距離人工同傳以及高水平翻譯所講究的“信、達(dá)、雅”,還存在很大的差距。南京筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。淮安筆譯...
這里,簡單介紹一下機器翻譯的難點。整個機器翻譯的過程,可以分為語音識別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此,以比較典型的、基于規(guī)則的機器同傳翻譯為例(參見下圖),模塊包含了:語音識別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點主要是:語音識別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個技術(shù)難點是語音識別。近二十年來,語音識別技術(shù)取得了***進(jìn)步,開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有:語音輸入系統(tǒng),相對于鍵盤輸入方法,它更符合人的日常習(xí)慣,也更自然、更高效;北京筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。鎮(zhèn)江筆譯電話前陣...
前陣子,一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”,在網(wǎng)上引起了軒然**。人工智能和同傳翻譯由此成為大家熱議的話題。***,我們來談一談“人工智能翻譯是否真的可以取代同傳翻譯員”?01同聲傳譯有多難?同聲傳譯**早出現(xiàn)在一戰(zhàn)后的巴黎和會上,英法兩國**借助同聲傳譯人員的幫助,完成了緊張的談判。如今,該技術(shù)依然在國際會議上扮演著極其重要的角色。據(jù)統(tǒng)計,95%的國際會議都有專業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺上能夠?qū)⑼瑐髂芰\用自如,需要平時大量的艱苦練習(xí),即使是雙語運用自如的專業(yè)人員,在實戰(zhàn)之前,也要進(jìn)行數(shù)年的鍛煉。他們不僅需要事先學(xué)習(xí)、熟悉會議資料,還需要隨機應(yīng)變的能力。同聲傳譯的工作方式也比...
除了上述傳統(tǒng)的方式,2013年以來,隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯逐漸興起。就當(dāng)前而言,廣泛應(yīng)用于機器翻譯的是長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長對自然語言建模,把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點數(shù)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(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自動從語料庫中學(xué)習(xí)知識。一種語言的句子被向量化之后,在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞,經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)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(shù),質(zhì)量有較高的提升。天津筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。徐州...
信息重組(reformulation)是同聲翻譯的總策略。初學(xué)同傳的學(xué)員往往把注意力集中在譯 “語言”上,結(jié)果經(jīng)常 “卡殼”。因為英漢語的語言差別較大,要做到一一對應(yīng)地進(jìn)行翻譯是很難的。因此,在同傳中應(yīng)遵循譯 “信息” 的原則。也就是根據(jù)原語的住處點在目的語中根據(jù)目的語的語言習(xí)慣重新組織信息。如在翻譯中遇到以下的原語:“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 h...