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新頭殼newtalk

" data-reactid="26">按照外媒報道，該文中提到機械進修（Machine learning）是很有用的翻譯工具，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，沒有去了解前後文，因而翻譯出了毛病的訊息，事實上就連人類自己也會犯這種毛病翻譯而天然說話處置懲罰部門的工程師們認為，若是每次呈現這樣的錯誤，就要從新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。而自然語言處理部分的工程師們認為，若是每次出現這樣的毛病，就要從頭點竄說話系統中的神經網絡，將會長短常沒有用率的做法，也因此他們提出了另一個方案。

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，自動對照每個單字是不是會影響前後文的辭意，藉此來選出正確的翻譯。

" data-reactid="28">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。

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