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第67章 你们能比我更懂机器翻译5k（第2页）
这个完全可以根据前词判断是光还是世界。”
沃森弱弱提醒道：“教授，你还会俄语啊？”
林燃一副理所当然的样子：“当然，我都和科罗廖夫见了两面，我不会俄语怎么和他交流的？
我同时会俄语、德语、英语和汉语。”
多语言大师的身份，给林燃的理论增添了几分可信度。
在这个时代，科学家们会几门语言并不奇怪。
当然一些敏感部门会提高对你的怀疑。
以前面提到的约翰·麦卡锡为例，他就精通俄语，从小接受俄语教育长大，尽管他出生在阿美莉卡。
“另外翻译过程，应该是模块化设计，而不是简单的映射关系。
它应该分成预处理、翻译、后处理三部分。
预处理包括了分词和词形还原，翻译才是词典的映射，后处理是对语序进行调整。
这样来降低单次计算的复杂度，提高规则的复用率！”
林燃的话给了在座研究团队的成员们非常多的灵感。
就好像之前一直陷在百越的丛林里找不到出路，而现在天上出现一道光指引他们怎么样才能走出丛林迷宫。
大家都有点迫不及待去尝试了。
所有研究人员都疯狂在笔记本上记录下林燃所说的。
虽然不确定教授的方法是否管用，但有路总比之前没有好。
再者，如果你不好好记下来，到时候被开除只是教授一句话的事。
“好了刚才我们讲了一些简单的内容，现在才是最难的。
因为IBM的机器不是那么强大，我们只能引入一些比较简单的统计学方法来提高我们翻译的准确度。
我把它叫做基于频率的词对齐。
这也是我们引入统计模型的核。
我们先要手动分析平行句子，标注俄语词或短语与英语翻译的对应关系。
俄语句子Мыговоримомире
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。
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