序列到序列(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)是一种通过编码器-解码器架构处理序列数据的深度学习方法,广泛应用于机器翻译、文本摘要、聊天机器人等场景。核心思想是将输入序列编码为固定长度的上下文向量,再通过解码器生成目标序列。

核心概念 🔍

  • 编码器:将输入序列(如英文句子)转换为上下文向量(context vector)
  • 解码器:基于上下文向量生成目标序列(如中文翻译)
  • 注意力机制(可选):动态聚焦输入序列的不同部分,提升模型表现

应用场景 🚀

  1. 机器翻译(如英文→中文)
  2. 文本摘要生成
  3. 聊天机器人对话理解
  4. 问答系统

实战示例 📚

# 简化版Seq2Seq模型框架
class Seq2SeqModel:
    def __init__(self):
        self.encoder = Encoder()
        self.decoder = Decoder()
    
    def train(self, input_data, target_data):
        # 训练逻辑
        pass
    
    def predict(self, input_text):
        # 预测逻辑
        pass

扩展阅读 🌐

了解Seq2Seq在自然语言处理中的进阶应用

seq2seq_model_structure
attention_mechanism