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当然了，可能还是有些放飞自我。

比如那句“Andtigoesbysoslowly”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30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，至少王卓已经发现了几个关于赔偿、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路径研发，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发，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的论文发表后，我们直接就启动了关于NMT路径的研发”

“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W＋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，轻轻颔首。

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“Peopleountapeoplesea”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“Apartybearallsendgoodsoney”（一方承担全部货款）

“逾期支付违约金”翻成了“Overtitloseoneypayoney”（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！！！