🌐 应用场景
- 客服对话机器人：通过编码器理解用户问题，解码器生成自然语言回复
- 多轮对话处理：保持上下文记忆，实现连贯交互
- 智能问答系统：将用户输入的自然语言转换为结构化答案
🔧 技术要点
- 编码器-解码器结构：将输入序列编码为隐状态，再解码为输出序列
- 注意力机制：动态聚焦关键信息，提升长文本处理能力
- 训练数据：需要大量对话对数据集（如Cornell Movie Dialogs Corpus）
- 评估指标：BLEU分数、人工评估、对话流畅度测试
📜 示例代码
# 伪代码示意
class DialogueSystem:
def __init__(self):
self.model = Seq2SeqModel()
def respond(self, user_input):
encoded = self.model.encode(user_input)
decoded = self.model.decode(encoded)
return decoded