Attention 注意力机制在 NLP 中的应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2020年7月2日，在Facebook AI Research(FAIR) 的联合主办方NeurIPS举行了AI第十四年暑期论坛，由微软亚洲研究院的何泽霖院士、Facebook首席研究科学家王剑锋博士以及Facebook AI Lab的梁聪博士等领头人共同主持，并宣布将于9月11-14日在美国纽约举办AI Meetup。本次论坛邀请了来自微软亚洲研究院、谷歌Brain团队、Facebook AI、百度、清华等知名公司的学者等分享深度学习、图神经网络、强化学习、自然语言处理等前沿AI主题。本文主要基于《Attention is all you need》这篇重要的NLP入门论文，详细阐述了注意力机制的相关知识及其在NLP中的应用。
NLP（Natural Language Processing）是机器学习的一个分支领域，可以用于文本分析、信息提取、机器翻译、问答系统、情感分析、推荐系统、自动摘要、关键词识别、语音识别、实体链接、文本生成等众多领域。但NLP领域面临着两个主要困难——计算能力的限制和数据量的巨大。因此，注意力机制也逐渐成为解决NLP中最热门的技术。

在这篇文章中，作者首先回顾了注意力机制的背景、历史和现状，并重点介绍了注意力机制在NLP中的作用及其不同种类。然后，详细阐述了注意力机制的一般模型结构——Scaled Dot-Product Attention，并给出了相应的Mathematical Formula，以及代码实现。最后