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這個方案是在一個名為Transformer的系統中，附加上新的元件attention mechanism，attention mechanism稱之為注重力機制，會使翻譯系統在進行分析動作時，主動對照每個單字是不是會影響前後文 翻譯文意，藉此來選出正確 翻譯翻譯 翻譯社
新頭殼newtalk
Google 天然說話處置懲罰部分（NLU）的Jakob Uszkoreit 近日揭曉了一篇文章，提出對於Google翻譯因以句子為單元而造成毛病翻譯的解決方式。
但是，留意到這個問題的不只是Google，近期翻譯公司 DeepL也正在開發相關系統，其開創人 Gereon Frahling 乃至認為，他們的版本將比 Google 翻譯系統更好。
Google增添新機制 下降翻譯毛病率
憑據外媒報道，該文中提到機械進修（Machine learning）是很有效的翻譯對象，但在人類利用說話的多元習慣上，電腦可能一時之間沒法分辯出准確訊息，特別是系統常常會逐字逐句的翻譯，沒有去認識前後文，因此翻譯出了毛病 翻譯訊息，事實上就連人類自己也會犯這類毛病。而天然說話處置懲罰部分 翻譯工程師們認為，若是每次呈現如許 翻譯毛病，就要從頭點竄說話系統中的神經收集，將會是非常沒有用率的做法，也是以他們提出了另外一個方案。
本文出自: https://tw.news.yahoo.com/google%E5%A2%9E%E5%8A%A0%E6%96%B0%E6%A9%9F%E5%88%B6-%E9%99%8D%E4%BD%8E%E7%有關翻譯的問題歡迎諮詢華頓翻譯社
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