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| 2018/02/13 00:37:03瀏覽9｜回應0｜推薦0 | |
| 希利蓋農文翻譯" data-reactid="28">然而，注意到這個問題的不只是Google，近期翻譯公司 DeepL也正在開發相幹系統，其開創人 Gereon Frahling 乃至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好。 按照外媒報道，該文中提到機械進修（Machine learning）是很有效的翻譯對象，但在人類使用語言的多元習慣上，電腦可能一時之間無法分辨出正確訊息，尤其是系統經常會逐字逐句的翻譯，沒有去了解前後文，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毛病。 而天然語言處理部分的工程師們認為，若是每一次出現這樣的毛病，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，也是以他們提出了另外一個方案。Google 天然說話處理部分（NLU）的Jakob Uszkoreit 近日揭橥了一篇文章，提出對於Google翻譯因以句子為單位而造成毛病翻譯的解決方法。 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闡明動作時，自動對照每個單字是不是會影響前後文的辭意，藉此來選出准確的翻譯翻譯  Google增添新機制 下降翻譯毛病率 更多新頭殼newtalk 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%有關各國語文翻譯公證的問題歡迎諮詢華頓翻譯公司02-77260932 |
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