自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是深度学习中的一种重要技术，特别是在自然语言处理领域，由Google在2017年提出的Transformer模型中被广泛应用。该机制使得模型能够考虑整个输入序列的信息，而非仅依赖于局部上下文信息。
在传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）中，对一个位置的计算通常只关注其周围的局部信息。而在自注意力机制中，每个位置的输出都基于输入序列所有位置的信息进行计算，即每个位置都能够“看到”并“关注”到序列中的其他位置，从而提取更有价值的信息。
具体实现上，自注意力机制通常包含三个步骤：(1)通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）映射将输入序列转换为相应的向量表示；(2)计算查询与所有键的相似度得分，并经过softmax函数转化为概率分布，这个概率分布体现了模型对序列中各个位置的关注程度；(3)根据这个概率分布加权求和所有的值向量，生成最终的输出。
这种全局信息捕获的能力使得自注意力机制在很多任务如机器翻译、文本生成、问答系统、语义解析等中展现出强大的性能，成为了现代NLP模型的核心组件之一。
