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比如那句“andtimegoesbysos1o1y”翻译成“时光荏苒”。
意思没有问题,简洁明了。
可作为歌词是不是可以更加直白一些?
可不可以翻译成“时光缓缓流逝”?
这样会不会更一目了然?
因为单词可以直接对应上。
“专业合同也能翻译?”
“可以,但很吃算力”
余凯回道。
“示范一下”
王卓见状,再次对着顾子歆点了点头。
很快一份网上搜到的合同样本经过现场填写,输入进了翻译软件。
合同页数不多,大概也就十几页的样子,差不多3o多秒左右,很快译文便出现了。
对比了一下英文原版,又看了看翻译成中文的合同。
这是一份并购合同,专业术语没有问题,基本上都正确了。
但条款语义需要人工修改,至少王卓已经现了几个关于赔偿、责任的划分不够清晰。
另外还有刚才顾子歆填写的内容翻译的不够准确,特别是因不可抗力引起的直接损失与间接损失出现了张冠李戴。
“百度他们的长文翻译怎么样?”
“他们目前只能统计机器翻译(smT),但百度内部也在进行神经机器翻译(nmT)的测试,包括谷歌以及科大讯飞等其它公司都有类似的项目在推进”
“不过我估计我们的翻译水平应该处于全球第一梯队,毕竟我们不单纯是基于nmT路径研,而是采取了统计机器翻译与神经机器翻译结合模式”
余凯回道。
“据我所知,百度那边可能还在考虑如何用nmT代替原先的统计机器翻译,等他们摸索出单纯nmT会消耗大量算力后,可能就会转向两者相结合模式”
“但这需要时间”
“那我们是直接跳过了这个过程了嘛?”
王卓问道。
“也不是,之前我们在推荐算法上是有相关的研,特别是通过cuda大赛进来的研究员,他们习惯用gpu解决问题”
余凯笑着摇头解释道。
“在关于nmT的论文表后,我们直接就启动了关于nmT路径的研”
“通过神经机器翻译确实要比统计机器翻译要精准得多,但一些短句、单词也用nmT就有些不适合了”
“因为我们完全可以提前储备相关高频词汇,不需要每次都调用gpu的算力,所以最后决定采取+deep模式”
“也就是统计机器翻译负责在词库里翻找常用短句或单词,而涉及到了长文则使用deep调用gpu的算力来进行深度翻译”
“这样一来,我们既节省了gpu的算力,又能够提供多样的翻译服务”
“当然了,目前的调校还是有点问题的,特别是长句与短句的识别问题”
“我懂”
《饿死鬼情未了》嘛!!!
王卓点点头,随即又问道。
“那中译英呢?课程表对于中译文还是有很大的需求的,特别是毕业论文这款,可能相比英译中,中译英的需求会更大”
“可以试一下,但中译英的效果没有英译中好”
余凯在演示之前,提醒了一句。
王卓闻言,轻轻颔。
这个他能理解。
中文博大精深,不是简单的根据因词翻译就行。
不过理解归理解,当他看到“人山人海”翻译成了“peop1emountainpeop1esea”后,大脑还是有那么一瞬的宕机。
还真是字面翻译啊!!!
“甲方承担全部物流费用”翻成了“apartybeara11sendgoodsmoney”(一方承担全部货款)
“逾期支付违约金”翻成了“overtimemust1osemoneypaymoney”(随着时间的推移,必须赔钱、付钱)
这中译英不是效果不如英译中,这Tm的就是完全就不能用啊!!!
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