是有上限的。
只有统计学方法上的更新换代，才能实现更好的翻译效果。
不过等你们挖掘到这条技术路线的上限之后，我建议在这个过程中，乔治敦大学最好多招一些统计学和理论数学专业的博士参与到这个项目中来。
最后是国防部这边，后续在使用乔治敦机器用于俄语翻译的时候，其实还是要依赖人工审核。
能够帮你们提升效率，但提升效率的程度有限，你们不能完全依赖机器。」
其实乔治敦的效果就和最早的翻译有点类似，纯机械式的翻译。
不会按照语言特性进行优化。
只是因为英语和俄语都和拉丁语系有关，只是有关，相关性不算低。
但肯定比英语翻译成中文要简单得多。
「当下这个版本的乔治敦翻译机器，在军事丶科技这两个特定领域会表现的比较好，在其他领域，以及对于复杂句和非专业语境下，它的错误率会比较高。
俄语是高度屈折语言，名词有六格变化，动词有复杂的时态和体，而英语语法较简单，仅仅依赖词序和介词而已。
乔治敦机器想做到准确处理格变化和词序调整，还是存在比较大的困难。
我们目前也只是通过概率表和上下文窗口缓解了多义词问题，规则系统确保了基本语法的准确性。
简单句大概能够达到百分之八十到九十的准确率，但复杂句，像嵌套从句之类的还是很容易出错。
对于新闻丶外交声明这种结构清晰的文本，它的效果应该会很好。
但对涉及到大量口语的对话，它很难准确捕捉细微差别，错误率可能会达到50%。
我觉得各位需要保持一个谨慎乐观的态度。」
林燃说完后，腊斯克开口道：「教授，这已经足够了。
对于目前白宫和国防部的需求来说，它只需要批量处理书面文本，像新闻丶报告之类的就已经是很大的作用了。
电话会议这种，我们也没指望他能够做到准确翻译。」
确实，作为一个都快要被判死刑的项目，一年后被砍掉，甚至被认为是AI寒冬，现在被林燃两个月时间就救回来，当下具备了实际应用价值。
这已经是一种飞跃了。
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