基于深度神经网络的机器翻译（神经机器翻译）中，引入的“注意力机制”可以提高长句的翻译质量，它赋予句子中的每个词相同的注意力（权重）。
举一反三
- 为了提高基于编码器解码器的神经机器翻译模型翻译较长句子的质量，引入了（）。
- 中国大学MOOC: 为了提高基于编码器解码器的神经机器翻译模型翻译较长句子的质量，引入了（ ）。
- 基于深度神经网络的机器翻译（神经机器翻译）模拟人脑的翻译过程：首先理解一句话，形成对它的语义表示，然后把这个语义表示转化为另一种语言。
- 人类会翻译是因为人类具有翻译的能力，机器翻译就是为机器赋予这种能力。（ ）
- 机器翻译的说法错误的是 A: 常用的机器翻译方法有循环神经网络法和基于统计模型翻译法。 B: 目前机器翻译的翻译正确率不能达到100% C: 基于统计模型的翻译方法由于循环神经网络法。 D: 机器翻译只能处理简单的语句。