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我的荣幸。&rdo;

    何向东就技术问题和萧铭交流起来,萧铭对答如流。

    当何向东了解萧铭给词语定向量,建立神经类网络化数据库,并且学习了几千万份资料后,足足贡献了30点惊讶值。

    &ldo;这……这是怎么做到的,如此庞大的数据处理和学习,现有技术是无法做到的。神经网络翻译模型,悠道也在做,但是数据量太庞大了,我们的技术员也只做了一部分,目前也是一边使用一边增加和修改。&rdo;

    萧铭笑了说道:&ldo;悠道其实和谷歌一样,使用seq2seq模型和nt模型,也就是序列到序列和神经机器翻译,简单的说就是对词语进行翻译,对句子意义数字化处理,最后按照句子意义对翻译后的词语进行排序。这样做短句的翻译没有问题,但是遇到文章和长句,单纯的句子定义不能结合上下文,句子就会拧巴了。而且就像你说的那样,nt需要大量数据作为支撑。&rdo;

    &ldo;译狗的优点是在seq2seq和nt的基础上,网植大量的句子和文章实例,让句子的定义更准确,因为某些词语和词语之间是有固定的搭配并且出现在指定的句子里……&rdo;

    萧铭只是对译狗简单的介绍,何向东就彻底折服了!

    因为译狗翻译现在的思维正是悠道未来发展的思维,但是因为技术缺陷悠道无法做到。

    悠道无法做到的事,一个高中生是怎么做到的?

    何向东最后代表公司提出了一个尖锐的问题:&ldo;萧先生对译狗未来的定义是什么?成为翻译界的no1?或者说,萧先生准备怎么发展译狗?&rdo;

    萧铭的回答差点让何向东闷出一口老血,&ldo;这软件是我做着玩儿的,主要是为了学英语。译狗怎么发展?要是有人继续下载使用,就一直挂在那里呗。&rdo;

    何向东&ldo;啊&rdo;一声,追问道:&ldo;没有想过收费和盈利?&rdo;
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