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第67章 你们能比我更懂机器翻译5k（第1页）

“教授，你不是做语言翻译的，语言是规则的游戏，概率这太不靠谱了。”保罗·加尔文还想再挣扎一下。

当然他确实也不信翻译和统计学能扯上什么关系。

词语之间一一对应。

英文单词和俄语单词一一对应，直接直译，扩充语料库。

在当时的思维里，这才是正道。

也就是所谓穷举法。

把所有的词语做好一一对应之后，自动翻译也就实现了。

统计学，概率游戏，不谈如果林燃是对的，他们的无能会暴露无遗，光是林燃提到的改进原理从直觉上来说就是错误的。

简单来说，反直觉。

就像在GPT大模型出来之前，大家都觉得算法最重要。

GPT出来之后，大家开始都一窝蜂力大飞砖。

等到deepseek的时候，好像算法有点用。

哪怕是顶级的研究人员，也会有盲从的问题，会有迷茫、找不到方向、走不出来的情况。

在这个计算机的混沌年代，会这样再正常不过了。

“精确？精确意味着出错，现在的计算机远远达不到精确这一点。

你们难道不清楚，你们在54年之所以演示出了良好的效果，是因为那些俄语句子是你们精挑细选出来的。

实际自然语言的复杂性要远超你们预期。

你们只做了语料库的扩展，规则覆盖都没有做，上下文依赖处理也没有。

你们能比我更懂机器翻译？”

林燃怒吼道：“你们做了九年都没有进展，现在立刻马上按照我说的去做！”

林燃的地位、实力和权力摆在这，他们根本没有拒绝的选择。

沃森会信林燃就不说了，毕竟深蓝项目才结束，国防部的麦克纳马拉那更是林燃说什么就是什么。

你们这帮搞计算机的能比数学大师更懂计算机？

林燃在博弈论和统计学上展现出来的风采，麦克纳马拉还没忘呢。

IBM的CEO支持林燃，国防部部长支持林燃，乔治敦大学的研究团队只能被按在地上摩擦。

“我们要做的一共五点，优化算法和规则设计，扩充语料和词汇，改进数据处理的效率，引入统计方法和硬件最大化利用。

其中改进数据处理效率和硬件最大化利用由IBM方面负责。

另外三点则由乔治敦大学的成员们负责。

我们先来谈优化算法和规则设计。

你们一直的问题在于，你们对于规则集的扩张没有引入更加细化的句法规则。

因为存储有限，你们觉得扩充对照词汇库就够了。

实际上句法规则显得更加重要。

你们需要做到，引进常见的高频句型。

对上下文进行依赖处理。使词汇翻译考虑前后词，通过有限的上下文窗口来减少歧义。

比如свет同时有光和世界的意思。