自然语言处理中的注意力模型允许神经网络在生成输出时专注于输入序列的特定部分。这些模型不是依赖于整个输入的固定长度向量表示,而是学习为不同的输入元素分配权重,以指示它们与当前输出的相关性。这种机制使模型能够选择性地关注最重要的信息,从而提高机器翻译和文本摘要等任务的性能。