{Tech Web Report}9月1日，根據(jù)Techrunch的技術(shù)博客，我們每天使用不同的技術(shù)，但是我們不知道它們是如何工作的。事實(shí)上，理解機(jī)器學(xué)習(xí)引擎并不容易。他指出機(jī)器翻譯存在的問題和解決方法。

     機(jī)器學(xué)習(xí)已被證明是一個(gè)非常有用的翻譯工具，但它有一個(gè)弱點(diǎn)，在翻譯模式中詞對(duì)詞翻譯的趨勢(shì)就是其中之一，這可能導(dǎo)致嚴(yán)重的錯(cuò)誤。

     顯然，bank的意思是每個(gè)句子都是不同的，但是逐字翻譯算法很可能會(huì)選擇錯(cuò)誤的意思，因?yàn)樗恢滥膫€(gè)銀行是正確的，除非它能看到句子的結(jié)尾。

     Google的解決方案是所謂的聚焦機(jī)制，這意味著在翻譯軟件中內(nèi)置了一個(gè)轉(zhuǎn)換器系統(tǒng)。它逐個(gè)比較句子中的單詞，以確定它們是否以關(guān)鍵方式交互，例如，看他或她是否在說話，或者單詞是否像銀行。用一種特定的方式表達(dá)，如下面的圖表：

     根據(jù)以前的報(bào)道，谷歌的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手DeepL也在使用注意力機(jī)制。該公司表示，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DeepL翻譯器在翻譯結(jié)果方面優(yōu)于微軟和谷歌。當(dāng)用戶輸入文本時(shí)，DeepL的人工智能捕捉到最小的差異，并且不像其他服務(wù)，它在翻譯中盡可能地恢復(fù)和模仿。

     但有趣的是，Google給人們一個(gè)機(jī)會(huì)看看系統(tǒng)是如何工作的，Transformer給每個(gè)單詞打分，說明它與其他單詞有多么相關(guān)，你可以看到它認(rèn)為哪些單詞是相關(guān)的，哪些是潛在的相關(guān)的。