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這個方案是在一個名為Transformer的系統中，附加上新 翻譯元件attention mechanism，attention mechanism稱之為注重力機制，會使翻譯系統在進行闡發動作時，自動對照每一個單字是不是會影響前後文的辭意，藉此來選出正確 翻譯翻譯。

按照外媒報導，該文中提到機械學習（Machine learning）是很有效的翻譯工具，但在人類利用說話的多元習慣上，電腦可能一時之間沒法分辯出正確訊息，特別是系統常常會逐字逐句的翻譯，沒有去了解前後文，因此翻譯出了錯誤的訊息，事實上就連人類自己也會犯這類錯誤 翻譯社而天然說話處置懲罰部門 翻譯工程師們認為，若是每次呈現這樣的毛病，就要重新點竄說話系統中的神經網絡，將會長短常沒有用率的做法，也是以他們提出了另一個方案。

但是，留意到這個問題的不只是Google，近期翻譯公司 DeepL也正在開發相關系統，其開創人 Gereon Frahling 乃至認為，他們 翻譯版本將比 Google 翻譯系統更好。