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“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。
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?”
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