1.Attention
最先出自于Bengio团队一篇论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，论文在2015年发表在ICLR。
encoder-decoder模型通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state，然后将这样的一个state输入到decoder中的每一个时刻，这种做法对处理长句子会很不利，尤其是随着句子长度的增加，效果急速下滑。
论文动机：是针对encoder-decoder长句子翻译效果不好的问题。
解决原理：仿造人脑结构，对一张图片或是一个句子，能够重点关注到不同部分。
论文解决思路：在生成当前词的时候，只要把上一个state与所有的input word作为融合，而后做一个权重计算。通过这种方式生成的词就会有针对性，在句子长度较长时效果尤其明显。
整体框架如下图：
2.Self-attention
出自于Google团队的论文：Attention Is All You Need ，2017年发表在NIPS。
论文动机：RNN本身的结构，阻碍了并行化；同时RNN对长距离依赖问题，效果会很差。
解决思路：通过不同词向量之间矩阵相乘，得到一个词与词之间的相似度，进而无距离限制。
整体结构：
multi-head attention:
将一个词的vector切分成h个维度，求attention相似度时每个h维度计算。由于单词映射在高维空间作为向量形式，每一维空间都可以学到不同的特征，相邻空间所学结果更相似，相较于全体空间放到一起对应更加合理。比如对于vector-size=512的词向量，取h=8，每64个空间做一个attention，学到结果更细化。
self-attention：
每个词位的词都可以无视方向和距离，有机会直接和句子中的每个词encoding。比如下图这个句子，每个单词和同句其他单词之间都有一条边作为联系，边的颜色越深表明联系越强，而一般意义模糊的词语所连的边都比较深。比如：law，application，missing，opinion。
