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然而，注重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，其創始人 Gereon Frahling 甚至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好翻譯

" data-reactid="27">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稱之為留意力機制，會使翻譯系統在進行闡發動作時，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。

Google 自然語言處置懲罰部分（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法。

而天然說話處置懲罰部門的工程師們認為，若是每次出現如許的錯誤，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，也因此他們提出了另一個方案。

憑據外媒報導，該文中提到機械學習（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，沒有去領會前後文，因此翻譯出了錯誤的訊息，事實上就連人類自己也會犯這種錯誤。

以下內文出自: 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天成翻譯公司