序列到序列模型（Seq2Seq）入门指南

🧠 什么是序列到序列模型？

序列到序列模型是一种通过编码器-解码器架构处理输入序列并生成输出序列的深度学习方法，常用于：

• 机器翻译（如英译中）
• 文本摘要
• 问答系统
• 语音识别

📌 核心组件

1. 编码器：将输入序列转换为固定长度的上下文向量
   
   

   Sequence_to_Sequence_Model
2. 解码器：根据上下文向量生成目标序列
3. 注意力机制（可选）：动态聚焦输入序列关键部分

🛠️ 实现步骤

1. 准备数据集（如WMT14翻译数据）
2. 构建编码器-解码器结构

   class Seq2SeqModel(nn.Module):
       def __init__(self):
           super().__init__()
           self.encoder = Encoder()
           self.decoder = Decoder()
   

3. 训练模型并使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 优化
4. 测试时通过 greedy_search 或 beam_search 生成结果

📚 扩展阅读

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📌 典型应用示例

📌 提示：实际训练中需注意序列长度限制和教师强制（teacher forcing）技巧

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