北京時間9月1日上午消息，機器學習已經成為一種非常有用的翻譯工具，但它還存在一些弱點，翻譯模式傾向於逐詞翻譯是其中之一，可導致嚴重錯誤。穀歌在iResearch博客上發表了一篇有趣的帖子，詳細說明了這個問題的性質以及解決方案。該公司自然語言處理部門雅克布·烏茲考瑞特（Jakob Uszkoreit）給出了很好的解釋。請思考以下兩個句子：
我過了馬路就到了銀行（bank）。
我過了河就到了岸邊（bank）。
顯然，每句話中的"bank"指代不同的東西，但是，逐字翻譯的算法可能很可能挑選錯誤的含義——因為它不知道哪一個"bank"是正確的，除非它能看到句子結尾。你稍加留意就能發現，這種歧義隨處可見。
我會改寫句子，當然，翻譯係統不會選擇這樣走。如果為了這種簡單的句子而修改神經網絡，那將是非常低效的。
穀歌的解決方案是所謂的關注機製（attention mechanism），也就是說在翻譯軟件中內置一個名為"變壓器"（Transformaer）的係統。它將句子中的單詞逐一進行比較，以確定它們之間是否以某種關鍵方式相互影響——例如，看"他"或"她"是否在說話，或者像"銀行"這樣的詞是否以特定的方式表示。
當翻譯句子被構建時，關注機製將每個詞與其他詞進行比較，就像下麵GIF所演示的那樣。
如果這一切聽起來很熟悉，那可能是因為本周早些時候你讀過一篇報道：穀歌翻譯的競爭對手DeepL也在使用一種關注機製。該公司的聯合創始人提到了這個問題，他們正在為此而努力工作，他甚至提到那篇報道穀歌的文章，但顯而易見，他們的產品與穀歌有所區別，非常有效，甚至好於後者的版本。
有趣的是，穀歌的方法讓人們有機會看到係統的運作原理，因為Transformer給每個詞提供一個與其他單詞相關程度的得分，你可以看到它認為是相關的詞，或者潛在的相關詞：
很酷，對吧？嗯，我想是的。但也存在另一種類型的歧義，因為在英文裏，"它"可以指代街道或動物，必須看到最後一個字才能確定bank的含義。人腦可以自動計算和分辨，但機器仍然必須有人教。
穀歌Transformer解決了機器翻譯中的一個難題|穀歌|翻譯 ...新浪科技訊北京時間9月1日上午消息，機器學習已經成為一種非常有用的翻譯工具，但它還存在一些弱點，翻譯模式傾向於逐詞翻譯是其中之一，可導致嚴重錯誤。
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為了解決機器翻譯的理解障礙，Google 要讓機器在句子中找線索
穀歌公開展示了一種最新的機器翻譯機製
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2 天前穀歌Transformer解決了機器翻譯中的一個難題 ...
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穀歌Transformer解決了機器翻譯中的一個難題 9月1日 10:06 新浪科技 機器學習已經成為一種非常有用的翻譯工具，但它還存在一些弱點，翻譯模式傾向於逐詞翻譯 ...
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