在自动问答任务中，可以使用Attention机制来提高问题和答案之间的匹配程度，以便更好地找到正确答案。Attention机制通过对问题和答案的关键信息进行关注，帮助模型动态地选择问题中的相关部分，并将其与答案中相应的部分进行对齐。

  具体而言，使用Attention机制的过程如下：

  1. 建立问题和答案的表示：首先，将问题和答案进行编码，转化为相应的向量表示。常见的方式包括使用词嵌入模型（如word2vec、GloVe）将问题和答案中的词语转化为向量。

  2. 计算注意力权重：针对每个问题向量，计算对应答案中的每个词语的注意力权重。这可以采用不同的方法，如点积注意力（Dot Product Attention）、加性注意力（Additive Attention）、缩放点积注意力（Scaled Dot Product Attention）等。

  3. 注意力结果加权求和：根据计算得到的注意力权重，将答案的向量表示进行加权求和，得到注意力加权后的答案向量。

  4. 输出答案：将注意力加权后的答案向量送入一个全连接层，将其映射到答案空间中，并进行适当的归一化和激活操作，从而获得最终的答案结果。

  通过Attention机制，模型能够在回答问题时自动学习问题和答案之间的关联信息，从而更好地理解问题并生成准确的答案。Attention机制提供了一种动态地关注重要信息的方式，能够帮助模型在处理长文本时更加有效地提取关键信息，提升问答的准确性和可读性。

  需要注意的是，具体的Attention机制的实现方式可以根据任务的具体需求和模型的设计进行调整和优化，以上仅是一种常见的Attention机制在自动问答任务中的应用方式。