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在自然语言处理（NLP）中，长距离依赖（Long-Range Dependencies）指的是在文本中相隔较远的两个或多个元素之间的依赖关系。这些依赖关系可以是语法上的，也可以是语义上的。例如，在句子中，一个从句的开始部分和结束部分可能相隔很远，但它们之间存在语法上的依赖关系；或者在长篇文章中，主题的引入和后面的详细阐述之间可能存在语义上的依赖。

在传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）中，捕捉长距离依赖是一个挑战，因为随着序列长度的增加，信息可能会逐渐丢失，导致模型难以捕捉到这些远距离的依赖关系。

Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）有效地解决了这个问题。自注意力机制允许模型在处理序列的每个元素时，考虑序列中所有其他元素的信息，无论它们相隔多远。这意味着每个元素的表示都可以直接包含整个序列的上下文信息，从而有效地捕捉长距离依赖。

自注意力机制的关键在于它计算每个元素对序列中所有其他元素的注意力分数，然后根据这些分数对其他元素的表示进行加权求和，生成每个元素的最终表示。这个过程不受序列长度的限制，因此可以有效地处理长文本中的长距离依赖问题。

Transformer模型的这种能力对于理解和生成自然语言文本非常重要，因为它可以确保模型在做出预测时考虑到整个文本的上下文信息，从而提高模型的性能和准确性。