以翻译为例：

source:我 是 中国人

target: I am Chinese

比如翻译目标单词为 I 的时候，Q为I

而source中的 “我” “是” “中国人”都是K，

那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；”I”与”我”的相似度，”I”与”是”的相似度；”I”与”中国人”的相似度；

相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I”与source中每个单词的相似度（和为1）），也可以注意力值；

而V代表每个source中输出的context vector；如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同；

然后相应的V与相应的P进行加权求和，就得到了context vetor；