序列到序列（Seq2Seq）模型是自然语言处理领域的重要技术，常用于机器翻译、文本摘要等任务。以下是核心概念与应用场景：
基本原理 🧠
编码器-解码器结构
- 编码器将输入序列编码为上下文向量（Context Vector）
- 解码器根据上下文向量生成目标序列
- ⚙️ 图示：Seq2Seq架构
注意力机制（Attention）
- 动态调整编码器输出的重要性权重
- 🌟 深入理解注意力机制
典型应用 📈
- 机器翻译：如英文→中文翻译
- 对话系统：生成连贯的回复文本
- 文本摘要：将长文本压缩为简洁摘要
技术延伸 🌐
- 推荐学习：Transformer模型详解
- 实战项目：使用PyTorch实现Seq2Seq
Seq2Seq工作流程
图片关键词：seq2seq_workflow