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，***出現了AI同傳。然而，現場配備的系統卻掉了鏈子，鬧出詞匯翻譯不準確、重復等低級錯誤?？陀^來講，人工智能或機器翻譯技術在自然語言處理上，的確有許多突破。這些突破給人希望，讓人暢想未來，但是，短期內的價值，更多體現在輔助翻譯等領域。當然，目前機器翻譯已經取得非常大的進步，在衣食住行等常用生活用語上的中英翻譯可以達到大學六級的水平，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、雅”，還存在很大的差距。廣州筆譯服務公司聯系電話。合肥筆譯公司

第二個技術難點是語義解析，這是智能化的機器翻譯系統的**部分。目前，機器翻譯系統可劃分為基于規則和基于語料庫兩大類。前者以詞典和語言知識規則庫為基礎;后者由經過劃分并具有標注的語料庫構成知識源，以統計學的算法為主。機譯系統是隨著語料庫語言學的興起而發展起來的。目前，世界上絕大多數機譯系統都采用以規則庫為基礎的策略，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，由不同的成分構成。抽象地說，所有機譯系統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，按目標語言結構規則生成目標語言。當前，Google的在線翻譯已經為人熟知，其***代的技術即為基于統計的機器翻譯方法，基本原理是通過收集大量的雙語網頁作為語料庫，然后由計算機自動選取**為常見的詞與詞的對應關系，***給出翻譯結果。蘇州筆譯費用北京筆譯服務公司聯系電話。

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展的重要瓶頸，實現任意時間、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。在社會快速發展的進程中，機器翻譯將扮演越來越重要的角色。

前陣子，一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”，在網上引起了軒然**。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**早出現在一戰后的巴黎和會上，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，該技術依然在國際會議上扮演著極其重要的角色。據統計，95%的國際會議都有專業同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺上能夠將同傳能力運用自如，需要平時大量的艱苦練習，即使是雙語運用自如的專業人員，在實戰之前，也要進行數年的鍛煉。他們不僅需要事先學習、熟悉會議資料，還需要隨機應變的能力。同聲傳譯的工作方式也比較特殊，因為壓力巨大，一般多人協同，在一場數小時的過程中，每人輪流翻譯幾十分鐘。相較之下，普通的口譯工作則要簡單不少。機器翻譯如能代替同聲傳譯無疑具有巨大的價值。天津筆譯服務公司聯系電話。

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，緊跟發言人進行同步翻譯。如在很多會議的開幕式中都會出現這樣的套話： “……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，也是斷斷續續。聽眾很難接收到完整的信息。武漢筆譯服務公司聯系電話。蘇州筆譯費用

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語音控制系統，即用語音來控制設備的運行，相對于手動控制來說更加快捷、方便，可以用在諸如工業控制、語音撥號系統、智能家電、聲控智能玩具等許多領域;智能對話查詢系統，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、訂票系統、銀行服務等?？梢哉f，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、音量和發音速度等。***，環境噪聲和干擾對語音識別也有較大影響，致使識別率低。合肥筆譯公司

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