lstm加入attention好处

最新推荐文章于 2025-04-07 19:32:09 发布

科研小白ll

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文章标签：自然语言处理深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_54993613/article/details/120673980

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本文探讨了LSTM在处理长句翻译时的局限性，指出其无法区分信息重要性，可能导致翻译精度下降。为解决这一问题，文章介绍了Attention机制，它能有效处理长序列信息，提高翻译的准确性。通过Attention机制，翻译模型可以更好地聚焦关键信息，从而提升翻译质量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

lstm只能对输入生成固定长度的向量，不会对信息重要程度进行区分，对于过于长的语句，当要翻译的句子较长时，一个c可能存不下那么多信息，就会造成翻译精度的下降，而attention解决了这些问题。

借鉴于：Attention机制介绍（原理+代码）_sun_xiao_kai的博客-优快云博客_attention代码

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