Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 模型是一种在自然语言处理（NLP）领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。

简介

Seq2Seq 模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则根据编码器的输出和先前生成的序列来预测下一个输出。

常用模型

  1. 循环神经网络（RNN）
    • RNN 是 Seq2Seq 模型中最基础的模型，它能够处理序列数据。
  2. 长短期记忆网络（LSTM）
    • LSTM 是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖关系。
  3. 门控循环单元（GRU）
    • GRU 是另一种特殊的 RNN，结构比 LSTM 更简单，但性能相似。

应用场景

  • 机器翻译
    • 将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 文本摘要
    • 将长文本压缩成简短的摘要。
  • 对话系统
    • 构建能够进行自然对话的系统。

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相关资源

[

Sequence_to_Sequence
]

[

Encoder_Decoder
]

[

LSTM
]

[

GRU
]

[

Machine_Translation
]

[

Text_Summarization
]

[

Dialogue_System
]