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，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。近两年神经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。如果你离开校园后没有从事英语相关的工作，而且平时也没有练习英语，你的英语水平很可能并没有你自己以为的那么好了。

　　（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，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。新手翻译如何证明自己英语***的毕业生，如果有专i八证书，是比较容易接到翻译公司的试译通知的。

　　（3）神经网络机器翻译

　　神经网络机器翻译（neural machine translation，NMT）是近年来兴起的一种全新的机器翻译方法，其基本思想是使用神经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***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。神经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、独立性假设过强等问题。如果同声翻译很糟糕，会场里当时就会有所反应，跺脚的、咳嗽的、说话的都有。

英语中大量使用被动句，目的主要是为了强调或者平衡句子结构。这种表达方式与汉语有较大差别，造成翻译英语中的被动语态时比较吃力，特别是当句子主语较长时，在这种情况下，建议将语态由被动转成主动，往往会有柳暗花明之感：

　　【例】Arrangement must be made to guarantee the basic life necessities could be available to the people in the earthquake hit areas.

　　【译】 必须做出安排......

　　【例】China's diplomatic practice is seriously guided by the five principles of mutual peaceful coexistence.

　　【译】中国的活动是严格遵循原则的，即和平共处五项原则。

断句和巧用连词

　　处理长句是同传的基本功之一。翻译长句，除了断成译群外，还有一个关键要掌握，即英文句子之所以长是因为要避免重复使用同一个词，于是用 who、which、that 来代替主语或宾语，使得句子很长，而在中文中就不怕重复使用。

　　【例】That is the single monetary policy which will be discussed at the next European Union conference.

　　【译】那就是单一货币政策 // 该政策将在下一届欧盟会议上讨论。

　　为了保证译出语的连贯性和准确性，同传时尽量使用译入语的文法结构，在将其断为多个句群后可以使用一些润滑剂，即连词，将单个的句群联系起来。