序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据之间的转换任务。例如，机器翻译、语音识别和文本摘要等。

Seq2Seq模型的基本结构

Seq2Seq模型通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

  • 编码器：负责将输入序列转换为一个固定长度的向量表示。
  • 解码器：负责将编码器的输出向量解码为输出序列。

Seq2Seq模型的应用

Seq2Seq模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。
  • 文本摘要：将长文本压缩成短文本，保留主要内容。
  • 问答系统：根据用户的问题，从知识库中检索并返回答案。

学习资源

如果您想深入了解Seq2Seq模型，以下是一些推荐的学习资源：

Seq2Seq模型结构图