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？”
林燃一副理所当然的样子：“当然，我都和科罗廖夫见了两面，我不会俄语怎么和他交流的？
我同时会俄语、德语、英语和汉语。”
多语言大师的身份，给林燃的理论增添了几分可信度。
在这个时代，科学家们会几门语言并不奇怪。
当然一些敏感部门会提高对你的怀疑。
以前面提到的约翰·麦卡锡为例，他就精通俄语，从小接受俄语教育长大，尽管他出生在阿美莉卡。
“另外翻译过程，应该是模块化设计，而不是简单的映射关系。
它应该分成预处理、翻译、后处理三部分。
预处理包括了分词和词形还原，翻译才是词典的映射，后处理是对语序进行调整。
这样来降低单次计算的复杂度，提高规则的复用率！”
林燃的话给了在座研究团队的成员们非常多的灵感。
就好像之前一直陷在百越的丛林里找不到出路，而现在天上出现一道光指引他们怎么样才能走出丛林迷宫。
大家都有点迫不及待去尝试了。
所有研究人员都疯狂在笔记本上记录下林燃所说的。
虽然不确定教授的方法是否管用，但有路总比之前没有好。
再者，如果你不好好记下来，到时候被开除只是教授一句话的事。
“好了刚才我们讲了一些简单的内容，现在才是最难的。
因为IBM的机器不是那么强大，我们只能引入一些比较简单的统计学方法来提高我们翻译的准确度。
我把它叫做基于频率的词对齐。
这也是我们引入统计模型的核。
我们先要手动分析平行句子，标注俄语词或短语与英语翻译的对应关系。
俄语句子Мыговоримомире
英语翻译：“Wespeakaboutpeace
对齐结果：“мы”对应“we”
“говорим”对应“speak”
“о”对应“about”
“мире”对应“peace”
然后我们需要对这种对齐的频率进行统计。
统计每个俄语词或短语在英语中的
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