注意力机制（Attention Mechanism）是自然语言处理（NLP）领域的一项核心技术，广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中。其核心思想是让模型在处理信息时，动态地关注与当前任务最相关的部分，从而提升模型性能和效率。

什么是注意力机制？ 🤔

注意力机制通过计算输入序列中不同位置的相关性权重，帮助模型聚焦关键信息。例如：

  • 在翻译句子时，关注与目标词最相关的源语言词汇
  • 在文本摘要中，识别段落中的核心语义内容
注意力机制_概念

注意力机制的应用场景 📚

  1. 机器翻译（如 /tutorials/nlp/transformer_model_introduction）
  2. 文本摘要（如 /tutorials/nlp/summarization_tutorial）
  3. 对话系统（如 /tutorials/nlp/dialogue_system_primer）
  4. 图像与文本匹配（如 /tutorials/computer_vision/image_captioning）
注意力机制_应用

注意力机制的实现方式 🧠

  • Soft Attention：通过概率分布计算权重（如 /tutorials/machine_learning/probability_basics）
  • Hard Attention：选择性关注特定位置（如 /tutorials/deep_learning/selection_mechanics）
  • Self-Attention（Transformer 核心）：捕捉序列内部的依赖关系
注意力机制_实现

扩展阅读 🔍

若想深入了解注意力机制的数学原理，可参考：
tutorials/nlp/attention_mechanism_math

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