注意力机制（Attention Mechanism）是机器翻译领域中一种重要的技术，它允许模型在翻译过程中关注输入序列中与当前输出词相关的部分。以下是一些关于注意力机制在翻译中的应用要点：
基本概念
- 注意力机制：它是一种通过学习输入序列中不同部分对输出重要性的机制，从而在翻译过程中提高准确性。
- 软注意力：输出每个输入词的权重，通常用于生成式模型。
- 硬注意力：输出序列中每个词的唯一权重，通常用于解码器。
应用场景
- 机器翻译：通过关注输入句子中与当前输出词相关的部分，提高翻译的准确性。
- 文本摘要：通过关注文本中重要的部分，生成更简洁的摘要。
工作原理
- 计算输入序列中每个词与输出词的相似度。
- 根据相似度分配权重。
- 将权重与输入序列相乘。
- 将加权后的输入序列通过神经网络处理。
图片示例
Attention Mechanism
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