阅读提示：为防止内容获取不全，请勿使用浏览器阅读模式。
后再开始。
SileT这款软件的α内测就是在确认SileT达到一定的稳定和可靠程度之后才开始的。
所以说虽然SileT尚在内测。
但这款软件的技术水平也是相当成熟了，几乎离正式面世只差一轮公测。
林灰原本想过待时机合适将这样一个软件复刻出来去进军软件翻译市场的。
在留心到标注数据所拥有的特殊价值的情况下。
林灰同样差不多是第一时间想到了SileT这一软件。
毕竟作为一个主打AI翻译的软件，其训练过程中自然是同样用到大量的双语互译标注数据的。
而SileT这款未正式上市的软件作为前世公司寄予厚望的产品之一。
对这款软件在实际开发中所用到的标注数据林灰相信肯定能在前世企业数据里翻找到的。
这种情况下似乎现在直接拿曾经公司在调教SileT这款软件所用到的标注数据去换钱岂不是事半功倍？
虽然SileT这款软件在架构的时候同样没有进行全语种的互译数据标注。
但最起码涉及到中、英、俄、法、西、日这些常见语种之间的互译数据标注肯定是要有的。
纵然这些语种之间的互译数据不是所有的语种之间都能达到千万条的互译标注规模。
但最起码中-英、英-中互译标注数据肯定还是相当有规模的。
在这种情况下，林灰估算了一下前世SileT这款软件所用到的标注数据在今天起码也要拥有七八亿美元的价值。
这无疑是一笔相当巨额的财富。
最关键的是即便林灰拿了这些语种之间的互译标注数据去换钱。
也不妨碍林灰到时候将SileT这个软件推向翻译市场。
呃，虽然有点女干商的作风。
但怎么说呢，一鸡多吃是常态。
甚至于可以说一鸡多吃是互联网时代下的典型商业特色。
尽管短时间内林灰不大可能去突然涉及到翻译领域的互译标注。
但林灰手中的标注数据可不仅仅是翻译领域。
以林灰此时所耕耘的自然语言处理这个方面吧。
尽管林灰在此前的生成式文本摘要模型的构建中主要是使用无监督训练的方式进行的大量数据获取以及相应的模型训练。
但林灰手中确确实实是有自然语言处理方向的标注数据。
而且是超大规模的文本标注数据。
这更是一笔相当大的财富。
虽然这种文本数据标注相比于双语互译文本标注（标注起来门槛更高）的数据其价值肯定是要打折扣的。
但在形成规模的情况下纵然是一般的标注数据一样是一笔不容小视的财富。
仅仅是涉及到文本摘要有关的一些普通标注数据林灰估计在这个时空换取几千万美元的话完全没问题。
如果对这些标注数据加以一定包装并且足够幸运能够遇到一些识（yuan）货（da）人（tou）的话。
商业谈判时如果谈判的人很会的话谈到近亿美元也是有可能的。
如果对标注数据进行一定的包装，林灰估计忽悠个上亿美刀也是完全没问题的。
对这些标注数据加以一定的包装是什么意思呢？
就是美化标注数据的质量。
严格来讲的话，同样是标注数据也是可以区分为专家标注和众包的。
所谓的“专家标注”也不是真的专家去进行标注。
“数据标注”听起来似乎蛮高大上的，但实际上呢？
进行数据标注过程往往非常复杂，涉及到数据量特别多的时候，对人工劳动力会有很高的要求。
虽然不能说低端吧，但这种
本章未完，请点击下一页继续阅读》》