如果添加了特殊词的copy机制，完全可以把无法翻译的单词不进行翻译，直接copy过去。也就是说，一个聪明的模型应该知道哪些应该翻译，哪些不应该翻译。
随后，微信也针对这一问题进行了修复，对于敏感词“caixukun”或者句式“you are so……”进行原句返回。
除了解码器语言模型外，问题可能更多出现在语料库上，现在业界所做的机器翻译很大程度上靠语料“怼”，只要平行语料数量足够多，质量足够好， 一般的系统也可以训练出很好的结果。
不过，如果训练语料多来自电影字幕、多语言会议等材料，那么模型最终呈现的翻译内容也会相对应比较“活泼”和“口语化”。面对库中不存在的词，比如caixunkun，算法会自动匹配最经常出现，或者在同语境下最容易匹配的内容，比如形容词“帅哥”或“傻蛋”。
当然除了微信，被业界视为先驱的谷歌也发生过类似的翻车案例。
此前就有Reddit网友指出，谷歌翻译在学习过程中可能受到了输入来源的影响，将一些意味不明的语句翻译成了如圣经一般的语言。比如这个：
英文大意为：世界末日时钟在12点3分钟，我们正在经历世界上的人物和戏剧性的发展，这表明我们越来越接近末日和耶稣的回归。
哈佛大学助理教授、研究自然语言处理和计算机翻译的Andrew Rush认为，这些神秘的翻译结果可能和谷歌几年前采用的“神经机器翻译”技术有关。他表示，在神经机器翻译中，系统训练用了一种语言的大量文本来和另一种语言进行相应翻译，以在两者之间创建模型。但当输入的是无意义内容时，系统就会出现“幻觉性”的输出结果。
在去年AI Time的一次辩论中，中科院自动化研究所研究员宗成庆就表示，机器翻译近几年的进步确实很大，但是其需要基于场景和任务。机器翻译在一些场景下确实能帮助人，比如旅游问路，但是在某些领域，比如高层次的翻译，要对机器翻译寄予太多的希望还为时过早。
东北大学计算机学院教授朱靖波根据自己的经验列举出好的机器翻译系统需要的三个东西：一是扩大训练数据规模，提高品质；二是不断创新技术；三是根据问题不断打磨，三者缺一不可。
看来，机器翻译未来还有很长一段路要走啊！
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