Seq2Seq模型实现教程 🧠

Seq2Seq（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、文本摘要等任务。以下是实现Seq2Seq模型的步骤指南：

1. 基本结构 🏗️

Seq2Seq通常包含两个核心组件：

• 编码器（Encoder）：将输入序列编码为固定长度的上下文向量
• 解码器（Decoder）：根据上下文向量生成目标序列

2. 实现流程 📝

步骤一：环境准备

pip install torch torchvision

步骤二：数据预处理

• 加载并清洗文本数据
• 构建词汇表（Vocabulary）
• 将文本转换为张量格式

步骤三：模型构建

class Seq2SeqModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.encoder = Encoder(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)
        self.decoder = Decoder(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)

3. 训练技巧 💡

• 使用教师强制（Teacher Forcing）提升训练效率
• 添加注意力机制（Attention Mechanism）优化对长序列的处理

4. 扩展学习

想要深入了解Seq2Seq模型的理论基础？可以参考Seq2Seq模型介绍教程获取更详细的解释。