新頭殼newtalk

根據外媒報導，該文中提到機械進修（Machine learning）是很有效的翻譯工具，但在人類使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，尤其是系統經常會逐字逐句的翻譯，沒有去認識前後文，因此翻譯出了毛病的訊息，事實上就連人類自己也會犯這類錯誤。而自然語言處置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收集，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。

Google 天然語言處理部門（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毛病翻譯的解決方法翻譯

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 乃至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好翻譯