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（）。
举一反三
- 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）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）。
- 近期基于深度神经网络的机器翻译成为机器翻译的主流技术，其中的 （ ）模块把源语言句子转换成中间语义表示。 A: 编码（器） B: 解码（器） C: 训练 D: 句法分析
- 近年，神经机器翻译逐渐成为机器翻译的主流技术；通常有两个模块，其中，（ ）模块把源语言句子转换成中间语义表示，（ ）模块把语义分析的结果逐词生成目标语言。 A: 编码（器） B: 解码（器） C: 规则匹配 D: 句法分析
- 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。