【論文閱讀】Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

摘要： Neural machine translation 是用encoder 將源輸入編碼成固定長度的向量，然後再用decoder解碼成目標語言。但是使用固定長度是受限制的，本文就是要提出一種新的機制，讓decode的時候可以比較動態的search 源輸入。其實也就是attention機制 introduction: 常用的encoder-decoder模式在編碼成固定長度的向量時，可能會失去

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