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第67章 你们能比我更懂机器翻译5k（第3页）

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。

加尔文已经怀疑人生了。

“教授的想法不是超前，而是太实际了。

你会感觉天马行空，但实际上结合在一起想想，又会觉得无比的实际。

哪怕现在还没开始，光是从教授提出的框架，我都能想到，采用这套完整方案对乔治敦翻译机器升级后，它的效果会有多好。”

加尔文接着感慨道。

现在他终于知道为什么NASA的研究人员和工程师能容忍林燃的毒舌了，差距太大，心服口服。

尤其统计相邻词汇共现频率，这并不难想到，但他们就是想不到。

而用统计方法处理歧义场景，增加统计学算法，这个就他们连想都想不到。

多斯特尔特转过头，微微苦笑道：“我也一直在琢磨。

他提出的统计方法，听起来像是天方夜谭，但结果摆在眼前。

我估计了一下，乔治敦翻译系统在教授的指导下，质量至少能提升一大截。

我们不需要精心准备短句，它可以应用在更广泛的场景，而不是局限在军事领域。”

加尔文点点头：“是啊，我一开始还不信，语言这种东西明明是规则驱动的，怎么能靠统计解决？可他用事实让我闭嘴了。

不愧是教授，教授对于本质的洞察力是跨越领域的。”

多斯特尔特沉思片刻：“你说的没错，感觉就好像他能看穿机器翻译的本质。

也许这是数学训练带来的好处，我怕自己再和教授多呆一段时间，我都想去念一个数学博士了。”

加尔文惊讶地看了他一眼：“数学博士？别开玩笑。”

多斯特尔特认真地说：“我没开玩笑。

如果数学真的能够帮助我们更好的洞察本质，我觉得去念一个统计学的博士未尝不可。”

加尔文沉默了一会儿，笑道：“如果你去，我也去。”

多斯特尔特举起啤酒都要溢出的酒杯：“为教授干杯！

教授将给我们带来胜利！”

加尔文笑着回应：“干杯！

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