1.引言
现有的主流机器翻译模型，基本都是基于encoder-decoder的结构，其思想就是对于输入句子序列，通过RNN先进行编码（encoder），转化为一个上下文向量context vector，然后利用另一个RNN对上下文向量context vector进行解码（decoder）。其结构如下： 现有的主流机器翻译模型，基本都是基于encoder-decoder的结构，其思想
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摒弃encoder-decoder结构，Pervasive Attention模型与Keras实现
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