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第67章 悠道来访（第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。”

“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”

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”

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