يعد الانتباه عبر الانتباه عنصرا هاما للترجمة الآلية العصبية (NMT)، والتي تتحقق دائما عن طريق انتباه DOT-Product في الأساليب السابقة.ومع ذلك، فإن اهتمام DOT-Product يعتبر فقط الارتباط بين الكلمات بين الكلمات، مما أدى إلى تشتت عند التعامل مع جمل طويلة وإهمال العلاقات المجاورة للمصدر.مستوحاة من اللغويات، فإن القضايا المذكورة أعلاه ناجمة عن تجاهل نوع من الاهتمام، الذي يطلق عليه الانتباه المركزي، الذي يركز على عدة كلمات مركزية ثم ينتشر حولها.في هذا العمل، نطبق نموذج خليط غاوسي (GMM) لنموذج الاهتمام المركزي بالاهتمام الشامل.تبين التجارب والتحليلات التي أجريناها على ثلاث مجموعات من مجموعات البيانات أن الطريقة المقترحة تتفوق على خط الأساس ولديها تحسن كبير في جودة المحاذاة ودقة N-Gram والترجمة الحكم الطويلة.