序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）是一种经典的深度学习模型架构，广泛应用于自然语言处理任务。以下为关键内容解析：
核心概念
- 编码器-解码器结构 🔄
编码器将输入序列编码为固定维度的上下文向量，解码器根据该向量生成目标序列。 - 注意力机制 👀
动态调整解码器对编码器输出的关注权重，提升长序列处理效果。 - 典型应用场景 📚
- 机器翻译（如中英互译）
- 文本摘要生成 📝
- 问答系统 💬
- 语音识别 🎤
模型结构示意图
数据处理流程
- 文本预处理 🧼
使用Torchtext库构建词汇表，实现分词与词嵌入。
点击了解Torchtext数据处理教程 - 训练与推理 🏋️♀️
- 训练阶段：通过教师强制（teacher forcing）优化模型
- 推理阶段：采用贪心解码或束搜索（beam search）生成结果