Seq2Seq (Sequence to Sequence) 模型是一种常用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本摘要等自然语言处理任务。

Seq2Seq 模型组成

Seq2Seq 模型主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器

编码器的主要功能是将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，通常使用循环神经网络（RNN）来实现。

解码器

解码器的主要功能是将编码器的输出向量解码成输出序列，同样可以使用 RNN 实现。

Seq2Seq 应用示例

以下是一些 Seq2Seq 模型的应用示例：

  • 机器翻译：将一种语言的句子翻译成另一种语言。
  • 文本摘要：从长篇文章中提取出关键信息。
  • 对话系统：实现人机对话功能。

学习资源

更多关于 Seq2Seq 模型的学习资源，您可以参考以下链接：

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Seq2Seq Model
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