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一：概述

        当前主流的序列转换（sequence transduction）模型主要基于复杂的循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）或卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），这些模型通常包含编码器（encoder）和解码器（decoder）。 性能最优的模型通常通过“ 注意力机制（attention mechanism）”将编码器和解码器连接起来。

        我们提出了一种新的、简单的网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了循环（recurrence）和卷积（convolution）。
        在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在翻译质量上更优，同时具备更强的并行性，并且训练时间显著减少。在WMT 2014 英语-德语（English-to-German）翻译任务中，我们的模型取得了 28.4 BLEU 分数（BLEU是用于评估机器翻译质量的指标），相较于当时最好的结果（包括集成模型），提高了 2 BLEU 以上。
        在WMT 2014 英语-法语（English-to-French࿰