序列到序列（Seq2Seq）模型是深度学习中处理序列数据的经典架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要、聊天机器人等场景。以下是核心内容概览：

基本原理

Seq2Seq通过编码器-解码器结构实现输入序列到输出序列的映射：

  • 编码器：将输入序列编码为固定长度的上下文向量（context vector）
  • 解码器：根据上下文向量生成目标序列
  • ⚠️ 注意：传统模型可能因上下文向量维度不足导致信息丢失，这是后续Transformer模型改进的关键点

典型应用场景

🌍 以下为常见应用方向：

  1. 英文→中文翻译（如：Hello world → 你好世界）
  2. 文本摘要生成（如：长篇文章 → 精炼摘要）
  3. 智能问答系统（如：问题 → 答案）
  4. 代码生成（如：自然语言描述 → 编程代码）

实现步骤

  1. 数据预处理：构建词汇表，将文本转换为序列
  2. 模型构建：使用RNN/LSTM或Transformer架构
  3. 训练优化：通过注意力机制提升效果
  4. 推理阶段：实现动态解码生成输出序列

扩展学习

如需深入了解Transformer模型（Seq2Seq的进阶版本），可参考：
/tutorials/transformer-model-tutorial

序列到序列模型结构
机器翻译示例