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分析動作時，主動對比每個單字是否是會影響前後文的文意，藉此來選出正確的翻譯翻譯

憑據外媒報導，該文中提到機械進修（Machine learning）是很有用的翻譯對象，但在人類利用說話的多元習慣上，電腦可能一時之間沒法辯白出精確訊息，特別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毛病翻譯而自然說話處置部門的工程師們認為，若是每次呈現如許的毛病，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，也是以他們提出了別的一個方案。

新頭殼newtalk

本文來自: 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%有關翻譯的問題歡迎諮詢天成翻譯公司

可是，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，其開創人 Gereon Frahling 乃至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好。