Mechanismus pozornosti je technika v oblasti strojového učení, která umožňuje modelu přidělit váhu různým částem vstupních dat při provádění úkolu. Tímto způsobem model může selektivně zaměřit svou pozornost na důležité informace a ignorovat nepodstatné části dat. Tato technika se často používá v oblasti zpracování přirozeného jazyka a strojového překladu, kde pomáhá modelům lépe porozumět větám a přesněji překládat texty.
Mechanismy pozornosti jsou technikou neuronových sítí používanou k identifikaci a zaměření se na důležité části vstupu. Umí umožnit síti zaměřit se na určité prvky vstupu a zanedbat ostatní, což jí pomáhá lépe zpracovávat a porozumět vstupu. Mechanismy pozornosti jsou obvykle používány při úkolech zpracování přirozeného jazyka, jako je strojový překlad a odpovídání na otázky.