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憑據外媒報導，該文中提到機械進修（Machine learning）是很有效的翻譯東西，但在人類利用說話的多元習慣上，電腦可能一時之間無法分辯出准確訊息，特別是系統常常會逐字逐句的翻譯，沒有去認識前後文，因此翻譯出了錯誤的訊息，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的工程師們認為，若是每一次呈現這樣的毛病，就要從頭修改說話系統中的神經收集，將會長短常沒有用率的做法，也是以他們提出了另外一個方案。
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Google增添新機制 下降翻譯毛病率
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稱之為注意力機制，會使翻譯系統在進行闡明動作時，主動對比每一個單字是不是會影響前後文的辭意，藉此來選出准確的翻譯。
但是，留意到這個問題的不只是Google，近期翻譯公司 DeepL也正在開辟相關系統，其創始人 Gereon Frahling 甚至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好。
Google 天然語言處置懲罰部門（NLU）的Jakob Uszkoreit 近日揭橥了一篇文章，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。
以下文章來自: 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%有關各國語文翻譯公證的問題歡迎諮詢華碩翻譯社02-23690932
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