nbsp; 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：“We speak about peace
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对应翻译出现的频率。
例如，在语料中，“говорим”在80%的句子中翻译为“speak”，20%翻译为“talk”。
这样对于我们就可以构建概率表了。
将这些概率整理成表格，供机器进行查询。由于内存空间有限，我们暂时只存储高频词对，像出现次数前1000的词对，忽略低频情况。