注意力機制在自然語言處理領域的機器翻譯任務中展現出了卓越的效果。注意力機制最初源自人類的直覺，可以被廣義地解釋為一個重要性權重的向量：通過注意力向量來估計元素之間的相關程度，然后將這些權重值相加作為目標的近似值。
相比之下，傳統的基于短語的翻譯系統將源句子分成多個塊，并逐個詞地翻譯這些塊，導致翻譯輸出的不流暢。為了模仿人類的翻譯過程，神經機器翻譯（NMT）引入了編碼器-轉換器架構，并且循環神經網絡是其中常用的工具。然而，NMT也存在一些缺點，例如循環神經網絡是健忘的，解碼過程中沒有進行對齊操作，導致注意力分散在整個序列上。為了解決這些問題，研究人員開始關注Bahdanau等人提出的注意力機制。
注意力機制最初源自人類的直覺。人類在進行翻譯時，首先會閱讀整個待翻譯的句子，然后結合上下文來理解其含義，最后產生翻譯結果。相比之下，傳統的基于短語的翻譯系統將源句子分成多個塊，并逐個詞地翻譯這些塊，導致翻譯輸出的不流暢。為了模仿人類的翻譯過程，神經機器翻譯（NMT）引入了編碼器-轉換器架構，并且循環神經網絡是其中常用的工具。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，提取出最后一個隱藏狀態的表示，并將其用作轉換器的輸入。然后，轉換器會逐個生成目標單詞，這個過程可以被廣義地理解為不斷將前一個時刻（t-1）的輸出作為后一個時刻（t）的輸入，通過循環解碼的方式，直到生成停止符為止。
然而，NMT也存在一些缺點。首先，循環神經網絡是健忘的，意味著前面的信息在經過多個時間步驟傳播后會逐漸減弱甚至消失。其次，在解碼過程中沒有進行對齊操作，因此在解碼每個元素時，注意力會分散在整個序列上。為了解決這些問題，研究人員開始關注Bahdanau等人提出的注意力機制。注意力機制是一種有效的機器學習技術，可以幫助模型在處理序列數據時更好地關注重要的信息。在NMT中，注意力機制可以幫助模型在解碼過程中更好地關注源句子中與目標單詞相關的部分，從而提高翻譯質量。此外，注意力機制還可以幫助模型更好地處理長距離依賴關系，從而提高翻譯的流暢性。注意力機制最初是由Bahdanau等人在2014年提出的。在他們的工作中，注意力機制被用于機器翻譯任務，通過計算每個源單詞對目標單詞的重要性權重，從而幫助模型更好地關注重要的信息。此外，注意力機制還可以幫助模型更好地處理長距離依賴關系，從而提高翻譯的流暢性。
注意力機制的基本原理是通過計算每個源單詞對目標單詞的重要性權重，從而幫助模型更好地關注重要的信息。具體來說，注意力機制會計算每個源單詞對目標單詞的重要性權重，并將這些權重值相加作為目標單詞的表示。這樣，模型就可以更好地關注源句子中與目標單詞相關的部分，從而提高翻譯質量。
