基于混合注意力机制的神经机器翻译模型改进

摘要

针对神经机器翻译中翻译质量和长句复杂结构处理的挑战，提出了一种基于混合注意力机制的改进模型。该模型结合了点积注意力和加性注意力的优势，旨在平衡局部依赖和长程依赖，提升翻译的准确性和流畅性。实验结果表明：混合注意力机制在多个标准评估指标上显著优于传统的单一注意力机制模型，尤其在处理长句和复杂语法结构时，表现出更强的翻译能力。本文的研究为神经机器翻译模型的优化提供了一种有效的解决方案，并为未来在低资源语言翻译和跨语言任务中的应用提供了新的思路。

关键词

神经机器翻译 / 混合注意力机制 / 深度学习 / 混合模型