序列到序列模型是自然语言处理中的经典架构，常用于机器翻译、文本摘要等任务。其核心思想是通过编码器-解码器结构，将输入序列映射为输出序列。
🧠 核心原理
编码器（Encoder）
- 将输入序列（如句子）转换为固定长度的上下文向量（context vector）
- 使用RNN、LSTM或Transformer等结构提取语义信息
解码器（Decoder）
- 根据编码器的上下文向量生成目标序列
- 通过逐步预测输出 tokens（如单词或字符）
- 引入注意力机制（Attention）优化长距离依赖
训练目标
- 最小化预测序列与真实序列的损失（如交叉熵）
- 使用教师强制（teacher forcing）加速训练
🖥️ 典型应用场景
- 机器翻译：如英文到中文的句子转换
- 文本摘要：从长篇文章生成简短摘要
- 对话系统：根据用户输入生成回复
- 数据增强：生成与原始数据相关的合成数据
📘 扩展阅读
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