توزيعات الانتباه هي منتج مفيد ثانوي لنموذج الترجمة باستخدام الشبكات العصبية التكرارية القائمة على الانتباه ويمكن التعامل معها كتوافق ناعم بين الرموز الدخولية والخروجية. في هذا البحث، نستخدم توزيعات الانتباه كمؤشر للثقة في الترجمات الناتجة. نقدم طريقتين لاستخدام توزيعات الانتباه: تصفيح الترجمات السيئة من مكتبة كبيرة للترجمة العكسية، واختيار أفضل ترجمة في إعداد هجين يتكون من نظامي ترجمة مختلفين. بينما أشارت التقييمات اليدوية إلى وجود علاقة ارتباط ضعيفة فقط بين درجتنا للثقة والحكم البشري، أظهرت الحالات العملية تحسينات تصل إلى 2.22 نقطة BLEU لعملية التصفية و0.99 نقطة BLEU للترجمة الهجينة، وقد تم اختبار ذلك على ترجمة الإنجليزية<->الألمانية والإنجليزية<->اللاتفية.