一、RNN在翻译长句子的不足之处
如果是翻译的简单句子，仅仅需要关注相邻的单词，例如“我爱你”这种只有主谓宾的简短句子，那用RNN足够了。
但在现实生活中，经常会遇到很多超长的句子，而RNN无法记住那么多细节上的东西，最后只会翻译前面忘了后面，更不懂各种复杂的倒装句、状语从句该如何翻译，翻译了放哪个位置。例如有如下翻译任务：
中文句子： “尽管他昨天在图书馆借了一本关于人工智能的书，但他今天仍然决定去书店购买另一本更深入探讨机器学习主题的书籍。”
英文翻译： “Although he borrowed a book about artificial intelligence from the library yesterday, he still decided to go to the bookstore today to buy another book that delves deeper into the subject of machine learning.”
在这个例子中，我们可以看到几个关键的长距离依赖关系：
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“尽管”和“但”之间的转折关系。
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“昨天”和“借了”之间的时间依赖关系。
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“图书馆”和“借了”之间的地点依赖关系。
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“人工智能”和“机器学习”之间的主题依赖关系。
二、Transformer模型的优势
中文和英文的语法不一样，绝不是一个中文单词对照着一个英文单词挨个翻译那么简单。想要翻译好，经常是要倒着翻译，或者经常从某个地方抽出来先翻译，再翻译其他的部分，这就很费脑子了。做翻译是要从全局去思考的，Transformer模型就能顾及全局信息，注意到优先翻译哪些，后翻译哪些，就是因为Transformer在处理长距离依赖关系方面确实具有显著的优势。
这时候，使用Transformer模型的注意力机制恰恰能捕捉到这些细节中的东西，它所带来的好处是：
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编码器处理：Transformer的编码器会接收整个中文句子，并利用自注意力机制来捕捉句子中各个部分之间的依赖关系。编码器能够同时处理整个句子，因此可以有效地捕捉到句子中的长距离依赖，如“尽管”和“但”之间的转折关系。
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解码器生成：Transformer的解码器会根据编码器的输出以及已经生成的英文翻译部分（初始状态是开始符号），逐步构建英文翻译。解码器同样使用自注意力机制，并且能够参考之前生成的翻译部分，以确保翻译的连贯性和准确性。
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并行计算：Transformer模型的编码器和解码器都可以并行处理，这意味着整个句子可以同时被处理，而不是像RNN那样必须按顺序逐个处理。
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长距离依赖的捕捉：Transformer通过自注意力机制，能够有效地处理长距离依赖关系，因为它允许模型在构建翻译时同时考虑整个句子的所有部分。
通过这个翻译任务，我们可以看到Transformer模型在处理复杂且长的句子时，如何利用其自注意力机制和并行计算的优势，来有效地处理长距离依赖关系，从而提高翻译的准确性和效率。这种能力使得Transformer在处理自然语言处理任务中，尤其是那些需要理解复杂句子结构的任务，表现得比RNN出色。
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