Google增加新機制 降低翻譯錯誤率

新頭殼newtalk

Google 自然語言處理部門（NLU）的Jakob Uszkoreit 近日發表了一篇文章，提出對於Google翻譯因以句子為單位而造成錯誤翻譯的解決方法。

根據外媒報導，該文中提到機器學習（Machine learning）是很有用的翻譯工具，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，因而翻譯出了錯誤的訊息，事實上就連人類本身也會犯這種錯誤。而自然語言處理部門的工程師們認為，若是每一次出現這樣的錯誤，就要重新修改語言系統中的神經網絡，將會是非常沒有效率的做法，也因此他們提出了另一個方案。

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，主動對照每一個單字是否會影響前後文的文意，藉此來選出正確的翻譯。

然而，注意到這個問題的不只是Google，近期翻譯公司 DeepL也正在開發相關系統，其創始人 Gereon Frahling 甚至認為，他們的版本將比 Google 的系統更好。