La traducción automática del inglés es una dirección de investigación en procesamiento de lenguaje natural que tiene un importante valor científico y práctico en el actual auge de la inteligencia artificial. La variabilidad del lenguaje, la limitada capacidad para expresar información semántica y la falta de recursos de corpus paralelos limitan la utilidad y popularidad de la traducción automática del inglés en aplicaciones prácticas. El mecanismo de autoatención ha recibido mucha atención en tareas de traducción automática del inglés debido a su capacidad de cómputo altamente paralelizable, lo que reduce el tiempo de entrenamiento de los modelos y le permite capturar la relevancia semántica de todas las palabras en el contexto. Sin embargo, la eficiencia del mecanismo de autoatención difiere de la de las redes neuronales recurrentes porque ignora la información de posición y estructura entre las palabras del contexto. El modelo de traducción automática del inglés basado en el mecanismo de autoatención utiliza codificación de posición con seno y coseno para representar la información de posición absoluta de las palabras con el
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