attentions翻译

2025-10-31 15:22:11 来源：用户：

【attentions翻译】2.

在自然语言处理（NLP）领域，“attentions”是一个非常重要的概念，通常被翻译为“注意力”。这一机制最初由谷歌团队在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出，是Transformer模型的核心组成部分。通过“注意力”机制，模型能够动态地关注输入数据中的关键部分，从而提升对语义的理解和处理能力。

以下是对“attentions”的简要总结与相关术语的翻译对照：

“Attentions”在中文中常被翻译为“注意力”，它是一种让模型在处理信息时聚焦于重要部分的技术。这种机制允许模型在不同位置之间建立关联，尤其在处理长文本或复杂结构时表现优异。随着深度学习的发展，注意力机制已经被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务中。

为了更好地理解“attention”相关的术语，下面列出了一些常见词汇及其对应的中文翻译：

表格：常见“Attention”相关术语及翻译

英文术语	中文翻译	说明
Attention	注意力	模型关注输入中关键部分的能力
Attention Mechanism	注意力机制	实现注意力功能的计算方法
Self-Attention	自注意力	模型内部不同位置之间的注意力计算
Multi-Head Attention	多头注意力	使用多个注意力头增强模型表达能力
Soft Attention	软注意力	通过加权求和的方式分配注意力权重
Hard Attention	硬注意力	选择性地关注特定位置，不进行加权
Attention Weight	注意力权重	表示各个位置重要性的数值
Attention Map	注意力图	可视化注意力分布的图像

结语：

“Attentions”作为现代AI模型的重要组成部分，不仅提升了模型的表现力，也推动了自然语言处理技术的进步。正确理解和使用这些术语，有助于更深入地掌握相关技术原理和应用方式。

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