Attention机制在神经机器翻译中起到了至关重要的作用。神经机器翻译是指用神经网络模型实现的自动翻译系统，它通过将待翻译的源语言句子映射到目标语言句子来实现翻译。

  传统的神经机器翻译模型是基于编码-解码结构的。编码器将源语言句子转换为语义向量，然后解码器将该语义向量转换为目标语言句子。然而，这种结构的限制在于编码器只能生成一个固定长度的语义向量，无法充分利用源语言句子的所有信息。

  Attention机制通过引入一个额外的上下文向量来解决这个问题。在编码阶段，Attention机制能够自动学习源语言句子中的重要信息，并根据这些信息为每个词生成一个权重。这些权重表示了编码器对于每个源语言词汇的注意力，即在解码每个目标语言词时对源语言语境的关注。

  在解码阶段，Attention机制将编码器生成的上下文向量与解码器的输入进行结合，从而为解码器提供更多的信息。解码器可以根据上下文向量对目标语言词进行更准确的生成。此外，Attention机制还可以帮助模型处理长句子或复杂句子，因为解码器可以跳过或聚焦于源语言句子中的特定部分。

  通过引入Attention机制，神经机器翻译模型能够更好地捕捉源语言句子和目标语言句子之间的对应关系，提高翻译质量。它能够在每个时间步上选择和集中处理源语言句子中的不同部分，并且可以在每个时间步上自动调整对不同源语言单词的关注度。这样的机制使得模型能够更好地处理长句子和语义复杂的句子，提高翻译准确性。