自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是Transformer模型的核心组件，它允许模型在处理序列数据时关注不同位置的信息。在机器翻译中，这一机制通过动态调整注意力权重，显著提升了对长距离依赖和上下文关系的捕捉能力。以下是其关键作用与优势：

  • 全局依赖建模：通过计算词与词之间的相关性（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/自注意力机制/" alt="自注意力机制"/></center>），模型能更准确理解句子结构，例如在翻译“猫在桌子上睡觉”时，自动关联“猫”与“桌子”的位置关系。
  • 并行计算优势：相比传统RNN的顺序处理，自注意力机制支持并行计算（
    Transformer 模型
    ），大幅加速训练和推理过程。
  • 多语言翻译适配：在处理不同语言（如中文到英文）时，注意力机制可自适应调整权重，改善翻译流畅度（
    注意力权重
    ）。

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