第67章 悠道来访 (第2/2页)


    邮件很正式。

    尊敬的萧铭先生，你好……

    悠道找上门来了？

    译狗竟然引起了翻译巨头悠道的注意？

    无论是礼貌起见还是给未来一个选择，萧铭准备见一见对方。

    晚自习下课后，萧铭和何向东通话，并且约定明天中午在江城三中的一家奶茶店见面。

    何向东等人有些懵，在茶馆谈生意谈过，在奶茶店谈生意还是第一次。

    江城三中校外奶茶店。

    何向东等人见到了萧铭。

    众人怎么都没有想到，在大家印象中应该是戴着厚厚镜片秃头的技术员居然是高中生？！

    “译狗你做的？”何向东坐下来问道。

    “传国玉玺。”萧铭四个字就表明了自己的身份。

    “哈哈哈！”众人笑着，也确定了萧铭的身份。

    何向东掏出名片并且主动和萧铭握手介绍众人，“悠道技术部主管何向东，这位是我们市场部经理张茂……这此我们主要是想和萧……先生交流下技术上的问题。”

    萧铭太年轻，何向东“先生”两个字实在是说不出口。

    “没问题。”萧铭很坦然地说道：“悠道是行业巨头，能够和你们交流是我的荣幸。”

    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。

    “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。”

    萧铭笑了说道：“悠道其实和谷歌一样，使用seq2seq模型和NMT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，NMT需要大量数据作为支撑。”

    “译狗的优点是在seq2seq和NMT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……”

    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：“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？”

    萧铭的回答差点让何向东闷出一口老血，“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。”

    何向东“啊”一声，追问道：“没有想过收费和盈利？”