序列到序列模型是自然语言处理中的经典架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等领域。其核心思想是通过编码器-解码器结构，将输入序列映射为输出序列。
核心思想 🔍
- 编码器：将输入序列（如英文句子）编码为固定长度的上下文向量
- 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）：优化长序列处理，动态聚焦关键信息
应用场景 🌐
- 机器翻译：如英译中、中译英
- 文本摘要：从长文本生成简洁摘要
- 聊天机器人：理解用户输入并生成自然回复
- 问答系统：根据问题生成答案
模型结构 🧩
- 编码器：通常使用RNN、LSTM或Transformer
- 解码器：同样基于RNN/LSTM/Transformer，逐步生成输出
- 连接方式：通过全连接层或注意力机制关联编码器与解码器
实现示例 🧪
- 使用Python的PyTorch框架实现基础Seq2Seq模型
- 参考上图的结构，可参考以下链接深入学习代码细节
🔗 Seq2Seq代码实现教程
扩展阅读 📖
📌 提示：学习Seq2Seq时，建议从简单任务（如句子翻译）入手，逐步探索复杂场景！