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第148章 你们能比我更懂机器翻译(5k)[3 / 7]

оримомире

英语翻译:“Wespeakaboutpeace

对齐结果:“мы”对应“we”

“говорим”对应“speak”

“о”对应“about”

“мире”对应“peace”

然后我们需要对这种对齐的频率进行统计。

统计每个俄语词或短语在英语中的对应翻译出现的频率。

例如,在语料中,“говорим”在80%的句子中翻译为“speak”,20%翻译为“talk”。

这样对于我们就可以构建概率表了。

将这些概率整理成表格,供机器进行查询。由于内存空间有限,我们暂时只存储高频词对,像出现次数前1000的词对,忽略低频情况。

当翻译某个词的时候出现多个选择,就参考概率表选择最可能的翻译。

另外就是统计相邻词的共现频率。мы经常与говорим一起出现,对应Wespeak,机器在翻译的时候则优先选择这个组合。

通过规则优先处理和统计方法处理模糊情况的方式,来弥补规则的不足!”

林燃从统计学的角度给他们好好上了一课。

不过这只是一个开始。

在座的研究团队们知道了林燃优化策略的轮廓,具体实践过程中还有大量的细节要进行调整、尝试和优化。

不过光是现在所说的引进概率,这一点,在座乔治敦翻译机器的资深研究员们都有种恍然大悟的感觉。

前面讲的优化算法和规则设计什么的,他们感觉有道理,但判断不了具体实践是不是真的管用。

但这统计学方法的引入,光靠想象就知道,能够显著提升乔治敦翻译机器的效果。

当天的工作结束后,红石基地周边的小餐馆里,加尔文和多斯特尔特坐在角落,面前是两杯当地特色的啤酒。

加尔文放下笔记本,叹了口气说:“利昂,我们真的是蠢货吗?”

今天听完之后,加尔文都要怀疑人生了。

林燃提出了一整套的解决方案,这套解决方案里完整也就算了,其中很多点他们都想到过,但想不到要如何实现,另外就是一些他们连想都没有想到的点。

一整个团队差不多快十年的研发思路,不如林燃一下午的干货多。

加尔文

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