注意力機(jī)制在自然語言處理領(lǐng)域的機(jī)器翻譯任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的效果。注意力機(jī)制最初源自人類的直覺，可以被廣義地解釋為一個(gè)重要性權(quán)重的向量：通過注意力向量來估計(jì)元素之間的相關(guān)程度，然后將這些權(quán)重值相加作為目標(biāo)的近似值。
相比之下，傳統(tǒng)的基于短語的翻譯系統(tǒng)將源句子分成多個(gè)塊，并逐個(gè)詞地翻譯這些塊，導(dǎo)致翻譯輸出的不流暢。為了模仿人類的翻譯過程，神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）引入了編碼器-轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，并且循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中常用的工具。然而，NMT也存在一些缺點(diǎn)，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是健忘的，解碼過程中沒有進(jìn)行對(duì)齊操作，導(dǎo)致注意力分散在整個(gè)序列上。為了解決這些問題，研究人員開始關(guān)注Bahdanau等人提出的注意力機(jī)制。
注意力機(jī)制最初源自人類的直覺。人類在進(jìn)行翻譯時(shí)，首先會(huì)閱讀整個(gè)待翻譯的句子，然后結(jié)合上下文來理解其含義，最后產(chǎn)生翻譯結(jié)果。相比之下，傳統(tǒng)的基于短語的翻譯系統(tǒng)將源句子分成多個(gè)塊，并逐個(gè)詞地翻譯這些塊，導(dǎo)致翻譯輸出的不流暢。為了模仿人類的翻譯過程，神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）引入了編碼器-轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，并且循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中常用的工具。在NMT的翻譯模型中，首先將源句子的輸入序列輸入到編碼器中，提取出最后一個(gè)隱藏狀態(tài)的表示，并將其用作轉(zhuǎn)換器的輸入。然后，轉(zhuǎn)換器會(huì)逐個(gè)生成目標(biāo)單詞，這個(gè)過程可以被廣義地理解為不斷將前一個(gè)時(shí)刻（t-1）的輸出作為后一個(gè)時(shí)刻（t）的輸入，通過循環(huán)解碼的方式，直到生成停止符為止。
然而，NMT也存在一些缺點(diǎn)。首先，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是健忘的，意味著前面的信息在經(jīng)過多個(gè)時(shí)間步驟傳播后會(huì)逐漸減弱甚至消失。其次，在解碼過程中沒有進(jìn)行對(duì)齊操作，因此在解碼每個(gè)元素時(shí)，注意力會(huì)分散在整個(gè)序列上。為了解決這些問題，研究人員開始關(guān)注Bahdanau等人提出的注意力機(jī)制。注意力機(jī)制是一種有效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以幫助模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)更好地關(guān)注重要的信息。在NMT中，注意力機(jī)制可以幫助模型在解碼過程中更好地關(guān)注源句子中與目標(biāo)單詞相關(guān)的部分，從而提高翻譯質(zhì)量。此外，注意力機(jī)制還可以幫助模型更好地處理長距離依賴關(guān)系，從而提高翻譯的流暢性。注意力機(jī)制最初是由Bahdanau等人在2014年提出的。在他們的工作中，注意力機(jī)制被用于機(jī)器翻譯任務(wù)，通過計(jì)算每個(gè)源單詞對(duì)目標(biāo)單詞的重要性權(quán)重，從而幫助模型更好地關(guān)注重要的信息。此外，注意力機(jī)制還可以幫助模型更好地處理長距離依賴關(guān)系，從而提高翻譯的流暢性。
注意力機(jī)制的基本原理是通過計(jì)算每個(gè)源單詞對(duì)目標(biāo)單詞的重要性權(quán)重，從而幫助模型更好地關(guān)注重要的信息。具體來說，注意力機(jī)制會(huì)計(jì)算每個(gè)源單詞對(duì)目標(biāo)單詞的重要性權(quán)重，并將這些權(quán)重值相加作為目標(biāo)單詞的表示。這樣，模型就可以更好地關(guān)注源句子中與目標(biāo)單詞相關(guān)的部分，從而提高翻譯質(zhì)量。
