深度学习做NLP的方法，基本上都是先将句子分词，然后每个词转化为对应的词向量序列。(https://kexue.fm/archives/4765)
第一个思路是RNN层，递归进行，但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息，因为它本质是一个马尔科夫决策过程。
第二个思路是CNN层，其实CNN的方案也是很自然的，窗口式遍历，比如尺寸为3的卷积，就是
在FaceBook的论文中，纯粹使用卷积也完成了Seq2Seq的学习，是卷积的一个精致且极致的使用案例，CNN方便并行，而且容易捕捉到一些全局的结构信息，
Google的大作提供了第三个思路：纯Attention！单靠注意力就可以！RNN要逐步递归才能获得全局信息，因此一般要双向RNN才比较好；CNN事实上只能获取局部信息，是通过层叠来增大感受野；Attention的思路最为粗暴，它一步到位获取了全局信息！它的解决方案是：
关于注意力机制（《Attention is all you need》）
原文：https://www.cnblogs.com/Ann21/p/9784444.html