文本挖掘机器翻译的注意力机制与上下文建模系统
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统Transformer模型在处理复杂语言结构时出现的上下文歧义和局部特征忽视的问题。通过将K-Means分类算法与Transformer模型结合，研究提出了一种新的架构方案，能够更高效地识别和保留语言的局部结构与上下文信息。实验证明，这种方法显著提升了机器翻译的质量，对文本主题或概念的发现具有重要影响。
该研究提出了一个模型，结合知识图谱和改进的注意机制，解决文本中的语义模糊问题。该模型在字符和词级别上运作，通过集成概念来加深对文本的理解。通过信息增益选择重要词，采用编码器-解码器框架对文本及相关概念进行编码。本地注意机制调整每个概念的权重，减少不相关或噪声概念的影响。改进了本地自注意机制中注意分数的计算公式，确保不同频率出现的词语获得更高的注意分数。最后，采用双向门控循环单元（Bi-GRU）从文本中提取特征以提高分类准确性。在多个数据集上展示了该模型在分类任务中的有效性。
