加持Transformer系统，Google翻译突出解决语义问题

优化后的系统将会利用单词之间的关联性来提高正确率。

据了解，9月1日，Google表示，他们利用Transformer系统完成了对Google翻译的优化，解决了同一单词在文章中出现不同翻译结果的问题。

对于Google翻译此前存在的问题，Google自然语言部门的Jakob Uszkoreit举例做出了解释，他用了两个句子，如下：

I arrived at the bank after crossing the street.

I arrived at the bank after crossing the river.

显然，两句中“bank”的意思不同，但是对于Google翻译系统的算法来说，它很难辨别出对于该单词的哪一种翻译是正确的，正常翻译情况下，Google翻译会根据前后语义最终决定句子的不确定单词的释义。

虽然，研究人员可以通过修改神经网络，让其在翻译过程中进行反复查错，但这样是十分低效的。

对此，Google采取的解决方案是采用注意力机制，他们将其内置一个称为Transformer的系统来解决这个问题。

具体来看，它将每个单词与句子中的其他单词进行比较，以查看其中的任何一个是否会以某种关键的方式相互影响。

当句子在翻译的过程中，该机制会将每个单词与相关单词组合在一起的意思进行匹配比较，如下动图所示：

最后Transformer系统会根据该单词与其相关单词之间的相关性打分，从而挑选出最佳释义。

昨天，若有人尝试利用Google翻译，会发现页面是无法打开的，笔者原以为是网站维护出现问题，不曾料想Google已经悄然完成了对其翻译系统的一次升级。不过，虽然Google翻译已经进行了优化，但如果我们想要看见明显的效果，还需耐心等待系统自己学习一段时间。

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