機械学習が翻訳にも大きく貢献することが実証されてきたが、弱点もある。たとえば翻訳モデルには、逐語主義（一語々々仕事をしていく）という性癖があり、それが深刻なエラーに導くこともある。Google Researchの今日（米国時間8/31）のブログ記事が、この問題の性質と、それに対する解決方法を詳述している。
同社の自然言語処理の部署にいるJakob Uszkoreitが、問題をうまく説明している。次のような二つのセンテンスがあるとしよう:
I arrived at the bank after crossing the street.
I arrived at the bank after crossing the river.
もちろん、これらの“bank”の意味は同じではない。でも、その意味はセンテンスを最後まで読まないと分からないから、アルゴリズムはこの語を拾ったとき間違った訳を与えるかもしれない。いろんな文章を注意して読むと、このような曖昧性は至るところにあることに気づく。
ぼくならセンテンスを書き換えるが（StrunkとWhiteはこれについて警告している）、もちろんそれは翻訳システムの能力にはない。また、このような曖昧なケースのすべてに対応できるように、ニューラルネットワークの振る舞いを変えることも、たいへんすぎて非現実的だ。
Googleのソリュ
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両義的な文の機械翻訳で正しい訳語をガイドするGoogleのTransformerシステム
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