1 .前言

帕蒂( Transformer )是谷歌公司2017年提出的基于注意力机制的神经网络模型，主要应用于机器翻译。 与以往循环神经网络( RNN )和卷积神经网络( CNN )等模型相比，

帕蒂斯在翻译质量、速度和可扩展性方面有了很大的提高。

2 .注意力机制

帕蒂斯的最大特点是使用注意力机制，使模型更好地处理长距离依赖性问题。 在传统的RNN和LSTM等模型中，各时间步骤的输入只考虑了前面的一部分信息，但如果使用注意力机制

输入每个时间步骤可以同时考虑所有时间步骤的信息。 这种机制的思想来源于人类的翻译过程，即翻译时不仅仅研究前面的少量句子，而是综合考虑句子整体的意义。

3. 编码器-解码器结构

帕蒂米尔模型采用了编码器-解码器结构，将源语言语句编码为固定长度的向量，解码器根据该向量生成目标语言语句。

具体而言，编码器采用了多头注意机制，通过不同的头部学习不同的语义信息，最后将这些信息进行拼接，得到综合语义向量。 解码器采用了自我提醒机制，在生成每个目标词时总是考虑上下文中的所有单词。

另外，在解码器中，为了避免重复生成，在生成各宾语时，也采用了屏蔽已经生成的单词以避免重复生成的屏蔽机制。

4.実験結果

帕蒂米尔斯模型在多个机器翻译任务上都取得了较好的结果，比如在WMT 2014英德机器翻译任务中，BLEU值达到了28.4，比之前的最高记录高出了约3个百分点。

此外，注意力机制和并行计算能力使帕蒂米尔斯能够很好地处理长句和段落等大型自然语言处理任务。

5.結論

patty s是目前机器翻译领域优秀的神经网络模型，通过注意力机制和编码器-解码器结构克服了传统模型的缺点，在翻译质量、速度、可扩展性方面都有了明显的提高。 但是同时也有几个问题

例如，长句的处理还需要进一步优化，因此在实际应用中需要不断深入的研究和探讨。