【论文阅读】Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

摘要： Neural machine translation 是用encoder 将源输入编码成固定长度的向量，然后再用decoder解码成目标语言。但是使用固定长度是受限制的，本文就是要提出一种新的机制，让decode的时候可以比较动态的search 源输入。其实也就是attention机制 introduction: 常用的encoder-decoder模式在编码成固定长度的向量时，可能会失去

>>阅读原文<<