語(yǔ)料庫(kù)收集通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，從各大電商平臺(tái)獲取大量的商品描述、用戶評(píng)論等文本數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練我司的翻譯模型的基礎(chǔ)。

通過(guò)跟蹤用戶的搜索行為、購(gòu)買(mǎi)行為等了解用戶的喜好，優(yōu)化翻譯結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使翻譯工具能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)改進(jìn)其翻譯質(zhì)量。

這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大且實(shí)時(shí)性強(qiáng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計(jì)算，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控物流狀態(tài)，通過(guò)預(yù)測(cè)分析，提前預(yù)知可能的問(wèn)題。

這個(gè)行業(yè)的主要挑戰(zhàn)是如何將大量的地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，找出地下礦藏的位置和儲(chǔ)量，幫助決策者做出最佳的開(kāi)采方案。