Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是自然语言处理领域的重要技术，广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务。以下将详细介绍其原理与实现。

🧠 核心思想

Seq2Seq 通过编码器-解码器架构，将输入序列映射为输出序列：

  • 编码器：将源语言句子编码为固定长度的上下文向量（如 encoder_context）
  • 解码器：根据上下文向量生成目标语言句子（如 decoder_output）
  • 注意力机制（可选）：动态聚焦输入序列关键部分（如 attention_focus）
seq2seq_model_structure

📌 应用场景

  1. 机器翻译（如 English_to_Chinese）
  2. 聊天机器人（如 dialogue_response）
  3. 文本摘要（如 summarization_model）

✅ 优点与挑战

  • 优点：
    • 端到端处理能力（如 end_to_end_processing）
    • 自动学习语言规律（如 language_patterns）
  • 挑战：
    • 长序列处理困难（如 long_sequence_issue）
    • 需大量标注数据（如 data_requirements）

🔗 扩展学习

如需深入了解 Seq2Seq 在实际项目中的应用，可访问：
/tutorials/translation_models

attention_mechanism