注意力机制（Attention Mechanism）是现代机器翻译模型（如Transformer）的核心技术之一，通过动态聚焦关键信息提升翻译质量。以下是其核心要点：
什么是注意力机制？
注意力机制允许模型在处理输入序列时，自动分配不同权重到不同位置，模仿人类阅读时的注意力分配过程。
🧠 示例：在翻译句子时，模型会更关注与目标词相关的源词部分。
注意力机制的工作原理
- 查询（Query）、键（Key）、**值（Value）**三元组
- 通过计算相似度，确定每个位置的注意力权重
- 权重计算
- 使用softmax函数归一化权重，形成概率分布
- 上下文向量生成
- 加权求和值向量，得到与当前任务相关的上下文表示
应用场景
- 机器翻译：提升长距离依赖的建模能力
- 文本摘要：聚焦关键信息生成摘要
- 问答系统：定位文本中与问题相关的内容
扩展阅读
如需深入了解Transformer模型的结构，可访问：
/[[tutorials/machine_translation/transformer_model_structure]]