跨文化传播与语境
马林诺夫斯基把语境分为文化语境和情景语境。文化语境与情景语境彼此支撑：文化语境由无数具体的情景语境构成，情景语境又受文化语境的支配。弗思认为除了语言本身的上下文以及在语言出现的环境中人们所从事的活动之外，整个社会环境、文化、信仰，参与者的身份、经历，参与者之间的关系等，都是语境的一部分。对跨文化传播而言，语境是话语意义推理的先决条件，语境存在于交际双方的可认知范围，句容日语翻译价格，如果超越可认知范围，传播就会出现障碍，再好的传播意图也无法实现。
在跨文化传播中，双方的文化背景可能高度相似，也可能相去甚远。文化距离或许大至不同国籍、不同民族、不同政治制度之间；也可能小到同一文化主流内的不同性别、不同年龄、不同职业、不同社会阶层、不同教育背景、不同地区，句容日语翻译报价，乃至不同爱好或兴趣的人们之间等等。在跨文化翻译中，要做到对源语语篇的正确理解，译者首先要熟悉源语文化。译者不仅要培养和增强两种文化意识，还要学会塑造文化语境意识，自觉运用对比或比较的方法，研究本国文化与异域文化的异同，注意词语的文化语境内涵，避免造成文化休i克或文化误读。语言意义受到文化语境的约束和管辖。因此，海然热提出“语言之所以有别，并不在于能否表达什么，而在于是否非得这么说不可”。
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。Zui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。
（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Zuii大的译文。
（3）神经网络机器翻译
神经网络机器翻译（neural machinetranslation，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。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。
机器翻译并非能搞定一切
对于寻求快速翻译的人来说，机器翻译工具是一个宝贵的资源。然而，如果是将你公司的网站翻译成外文时，使用这些翻译工具却是非常不明智的，尤其是当网站有数千万潜在用户时。因为语言是一种文化，翻译亦然。机器翻译虽然会帮助翻译者提高i效率，但却不具有理想的语言风格，看起来也不那么用心。
举个例子，美国政府的可负担医疗法案网站，句容日语翻译，是为了指导人们通过复杂的程序来获得医疗保险而设立的。这个网站从英语翻译成西班牙语时，句容日语翻译中心，却表述不当，语法不对，让人感觉联邦政府只是用
机器翻译了这些重要信息。结果，美国 5000万西班牙语人口中只有一小部分在这个网站进行注册。翻译好的网站不应给用户造成不便，尤其是与医疗保健一样重要的领域。
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