Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它为自然语言处理领域带来了革命性的进步。自从 2017 年由 Google 团队提出以来，Transformer 模型已经广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
特点
- 自注意力机制：Transformer 模型通过自注意力机制自动学习单词之间的关联，从而更好地捕捉上下文信息。
- 并行计算：Transformer 模型可以并行计算，大大提高了模型的训练效率。
- 无循环结构：与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 模型没有循环结构，因此避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。
应用
Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 机器翻译：如 Google 翻译、DeepL 等。
- 文本摘要：自动生成文章的摘要，如 ArXiv 总结等。
- 情感分析：判断文本的情感倾向，如微博情感分析等。
相关资源
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Transformer 模型结构图
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