自然语言处理（NLP）和机器翻译是人工智能领域中的两个重要分支，它们在语言理解和跨语言交流中发挥着关键作用。以下是一些关于 NLP 和机器翻译的研究论文，供您参考。

研究论文列表

  1. 《神经机器翻译中的注意力机制》

    • 作者：Yoshua Bengio, et al.
    • 简介：本文介绍了注意力机制在神经机器翻译中的应用，通过注意力机制提高了翻译的准确性和效率。

  2. 《基于深度学习的文本分类方法》

    • 作者：Dzmitry Bahdanau, et al.
    • 简介：本文探讨了深度学习在文本分类中的应用，通过改进的循环神经网络（RNN）实现了高效的文本分类。

  3. 《Transformer：一种基于自注意力机制的序列到序列模型》

    • 作者：Ashish Vaswani, et al.
    • 简介：Transformer 模型通过自注意力机制实现了高效的序列到序列学习，为机器翻译等领域带来了突破。

扩展阅读

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  • 注意力机制图解
    Attention_Mechanism
  • Transformer 模型架构
    Transformer_Architecture