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不吹不黑,當(dāng)前機(jī)器翻譯水平還不能完全替代人類,畢竟機(jī)器并非和人類一樣有情感,人類的共情對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)是完全體會(huì)不到的。AlphaGo打敗柯潔時(shí)并不會(huì)像人一樣感到高興,失敗時(shí)也不會(huì)像人一樣感到沮喪。
同樣道理,如上圖所示,當(dāng)人處于危險(xiǎn)時(shí),機(jī)器并不會(huì)像人一樣馬上意識(shí)到所處的情境是什么感覺,因此機(jī)器翻譯錯(cuò)誤。
此類例子不勝枚舉, 比如英文里的Clinical Professor機(jī)器翻譯的結(jié)果是“臨床教授”,但實(shí)際上Clinical Professor指的是只負(fù)責(zé)教學(xué)、不負(fù)責(zé)做研究的教授,所以翻譯成“實(shí)踐教授”更合理一些。
否則如果把商學(xué)院的Clinical Professor翻譯成“臨床教授”,總感覺怪怪的,教授可能會(huì)問(wèn):“嗯?我床呢?”
目前機(jī)器翻譯的水平還是有限的,需要人工干預(yù)才可以放心的投入使用。
現(xiàn)在機(jī)器翻譯的主要技術(shù)是NMT和SMT,即Neural machine translation和statistical machine translation。當(dāng)前NMT更高級(jí)一些,通??梢援a(chǎn)出一些流暢的語(yǔ)句,NMT的原理如圖所示,先分析源語(yǔ)以及語(yǔ)境,然后根據(jù)語(yǔ)法規(guī)則,產(chǎn)生出符合語(yǔ)法規(guī)則的句子,比如中英文的主謂賓形式、日語(yǔ)的主賓謂形式等等,但是產(chǎn)生目標(biāo)語(yǔ)言之后是否語(yǔ)境跟源語(yǔ)一致,這就要考驗(yàn)機(jī)器翻譯引擎(Machine Translation Engine)的認(rèn)知能力,看機(jī)器是否能像人一樣辨別語(yǔ)境、情景以及感覺。
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商務(wù)陪同翻譯,從翻譯技術(shù)特點(diǎn)上來(lái)說(shuō),商務(wù)陪同口譯可能涉及交替?zhèn)髯g,也可能涉及同聲傳譯,關(guān)鍵看客戶需求。如果中外雙方時(shí)間充裕······