一、什么是attention机制

Attention机制：又称为注意力机制，顾名思义，是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术.通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，拿个现实生活中的例子，比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理，后者用于自然语言处理.

二、为什么需要注意力机制

　　注意力机制最早用在seq2seq模型上，原始编解码模型的encode过程会生成一个中间向量C，用于保存原序列的语义信息。但是这个向量长度是固定的，当输入原序列的长度比较长时，向量C无法保存全部的语义信息，上下文语义信息受到了限制，这也限制了模型的理解能力。如下图：

　　这种编码方法，无法体现对一个句子序列中不同语素的关注程度，在自然语言中，一个句子中的不同部分是有不同含义和重要性的，比如上面的例子中：I hate this movie.如果是做情感分析的应用场景，训练的时候明显应该对hate这个词语做更多的关注。