Seq2Seq（序列到序列）是一种在机器学习和自然语言处理中常用的模型。它能够将一种序列转换为另一种序列，例如将一种语言的句子转换为另一种语言的句子。
Seq2Seq 模型组成
Seq2Seq 模型主要由以下部分组成：
- 编码器（Encoder）：负责将输入序列编码成一个固定长度的向量。
- 解码器（Decoder）：负责将编码器的输出向量解码成输出序列。
应用场景
Seq2Seq 模型在以下场景中有着广泛的应用：
- 机器翻译：将一种语言的句子翻译成另一种语言。
- 文本摘要：将长篇文章或段落压缩成摘要。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
Seq2Seq 模型结构
扩展阅读
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