這個方案是在一個名為Transformer 翻譯系統中，附加上新的元件attention mechanism，attention mechanism稱之為注意力機制，會使翻譯系統在進行闡明動作時，自動對比每一個單字是否會影響前後文的辭意，藉此來選出准確的翻譯。
新頭殼newtalk
Google 天然說話處理部門（NLU）的Jakob Uszkoreit 近日頒發了一篇文章，提出對於Google翻譯因以句子為單元而造成錯誤翻譯的解決方式。
但是，注意到這個問題的不只是Google，近期翻譯公司 DeepL也正在開辟相幹系統，其開創人 Gereon Frahling 甚至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好。
根據外媒報道，該文中提到機械學習（Machine learning）是很有效 翻譯翻譯東西，但在人類利用說話 翻譯多元習慣上，電腦可能一時之間沒法分辯出正確訊息，特別是系統常常會逐字逐句 翻譯翻譯，沒有去了解前後文，因而翻譯出了毛病 翻譯訊息，事實上就連人類自己也會犯這種錯誤 翻譯社而自然說話處置懲罰部門 翻譯工程師們認為，若是每一次呈現如許 翻譯錯誤，就要從頭點竄語言系統中 翻譯神經網絡，將會是非常沒有用率的做法，也因此他們提出了另外一個方案 翻譯社
Google增添新機制 降低翻譯毛病率
引用自: 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萬國翻譯社
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