转换器的英文

Transformer

怎么读（音标）

/trænsˈfɔːmər/

用法

转换器是一种可以将输入数据映射到输出数据的机器学习模型。它是一种基于注意力机制的神经网络架构，由Google公司在2017年提出，并在自然语言处理任务中取得了巨大成功。转换器可以用于文本分类、语言翻译、文本摘要等任务。

例句1-5句且中英对照

1. The transformer model has greatly improved the accuracy of machine translation.

转换器模型极大地提高了机器翻译的准确性。

2. The transformer architecture is based on self-attention mechanism.

转换器架构基于自注意力机制。

3. The transformer is widely used in natural language processing tasks.

转换器广泛应用于自然语言处理任务中。

4. With the help of the transformer, we can easily summarize long articles.

借助转换器，我们可以轻松地总结长篇文章。

5. The transformer has become an essential tool for many language-related tasks.

转换器已成为许多与语言相关任务的必备工具。

同义词及用法

1. Encoder-decoder model: 编码-解码模型，也是一种常用的机器学习模型，常用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务。

2. Attention mechanism: 注意力机制，指神经网络在处理序列数据时，能够根据输入的不同位置信息进行加权处理，从而更好地捕捉序列中的关键信息。

3. Natural language processing: 自然语言处理，是一门研究如何让计算机能够理解和处理人类语言的学科。

4. Text classification: 文本分类，是指将文本数据按照预先定义的类别进行分类的任务，常用于情感分析、垃圾邮件识别等。

5. Language translation: 语言翻译，是指将一种语言的文本转换为另一种语言的过程，常用于跨语种交流和文档翻译。

6. Text summarization: 文本摘要，是指将长篇文本压缩成简洁、精准的摘要内容的过程，常用于新闻报道、学术论文等。

编辑总结

转换器（Transformer）是一种基于注意力机制的神经网络架构，在自然语言处理任务中取得了巨大成功。它可以用于文本分类、语言翻译、文本摘要等任务。除了转换器外，还有其他一些常用的机器学习模型如编码-解码模型和注意力机制。自然语言处理领域正在不断发展，转换器作为其中重要的工具之一，在提高机器学习模型性能方面发挥着重要作用。