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技术背景

　　（1）机器翻译研究历程

　　机器翻译的研究在上世纪五十年代就已经展开，早期的工作主要以基于规则的方法为主，进展相对来说比较缓慢。之后美国自然语言处理咨询委I员会还作出了一个质疑了机器翻译的可行性的报告，对该领域研究造成了一定阻碍。到了上世纪九十年代，镇江英语翻译介绍，IBM提出了著i名的基于词的翻译模型，开启了统计机器翻译时代，随后短语和句法模型相继被提出，翻译质量得到了显著提升。***近两年***网络机器翻译方法开始兴起，该方法突破统计机器翻译方法中的许多限制，成为当前的研究热点。

　　（2）统计机器翻译

　　统计机器翻译的基本思想是充分利用机器学习技术从大规模双语平行语料中自动获取翻译规则及其概率参数，镇江英语翻译，然后利用翻译规则对源语言句子进行解i码。对于给定的源语言句子，统计机器翻译认为其翻译可以是任意的目标语言句子，只是不同目标语言句子的概率不同。而统计机器翻译的任务，就是从所有的目标语言句子中，找到概率***i大的译文。

　　（3）***网络机器翻译

　　***网络机器翻译（neural machine translation，NMT）是近年来兴起的一种全新的机器翻译方法，其基本思想是使用***网络直接将源语言文本映射为目标语言文本，这种编码器解i码器架构使得它可以采用端到端的方式进行训练，能同时优化模型中的所有参数。完全不同于传统机器翻译中以基于离散符号的转换规则为核心的做法，需要经过词对齐，抽规则，概率估计和调参等一系列步骤，容易产生误差传播。***网络机器翻译使用连续的向量表示对翻译过程进行建模，因而能从根本上克服传统机器翻译中的泛化性能不佳、***性假设过强等问题。

每一个翻译在出道前都是菜鸟

在一本教人写作的书中，我曾看到这么一句话，“每一只鸟起初都是蛋，每一个成功的小说家开始都没有作品”。

同理，每一个资i深翻译在出道前都是菜鸟，也没有多少翻译经验或者有份量的译作。

因此，每当有人问：我是非英语***的，或者我只是一个专科/三本生，我真的能做翻译吗？

我的回答永远都是：Of course！能！

在我认识的数百名译员中，非英语***和普通学历出身的译员都大有人在。他们的翻译水平并不比牛校的英专生差多少，有些人也成为了翻译大神。

作为一个自封的1.5流翻译，我的翻译生涯早期也非常坎坷。

从大四下学期开始，我就向很多翻译公司投过简历，结果连一个试译的机会都没有（鸟我的都是骗i子公司）。直到毕业一年后，才通过测试进了一家中等规模的翻译公司。

而在正式上班的第i一i天，我也是懵逼的。前后左右的译员都在啪啪啪地打字，就像如chi如醉的pianist，而我连文件里的第i一句话都翻译不出来。

在跨文化翻译中，译者能否准确地认知、构建文化语境，通常取决于译者是否具备强烈的文化语境意识，取决于译者对不同的文化知识和行为习惯的认知，以及对情感、行为等方面的适应性。

　　习i***总i***在《“***”国际合作高峰论坛圆桌峰会上的闭幕辞》中讲到：“民心相通应该成为‘***’建设国际合作的重要组成部分。”民心相通离不开文化交流，文化的深入交流更是无法脱离语境而孤立开展。“文化就是交流，镇江英语翻译招聘，交流就是文化。”（爱德华·霍尔语）文化语境对语言的理解是必不可少的，对翻译有着重要的影响。彼得·纽马克认为：“语境在所有翻译中都是***重要的因素，其重要性要大于任何***、任何理论、任何基本词义。”要充分理解并准确翻译信号、代码和意义，镇江英语翻译机构，就无法脱离文化语境。一旦脱离了文化语境，“文化上的细微差异可能就会影响人们理解和翻译文章的方式”。在跨文化翻译中，译者能否准确地认知、构建文化语境，通常取决于译者是否具备强烈的文化语境意识，取决于译者对不同的文化知识和行为习惯的认知，以及对情感、行为等方面的适应性。

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