序列到序列模型（Seq2Seq）教程

Seq2Seq 模型是一种通过序列输入生成序列输出的深度学习架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要、聊天机器人等领域。以下是核心知识点梳理👇

基本概念

Seq2Seq 由 编码器-解码器 架构组成：

• 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：基于上下文向量生成目标序列
• 注意力机制（可选）：动态调整上下文向量权重，提升长序列处理能力

典型应用场景

1. 机器翻译 🌍
   如英译中、中译英，常见模型如 LSTM、Transformer
2. 聊天机器人 💬
   通过对话历史生成自然语言回复
3. 文本摘要 📝
   将长文本压缩为简洁摘要
4. 问答系统 ❓
   根据问题生成答案

模型结构示意图

实现框架（PyTorch 示例）

import torch
from torch import nn

class Seq2SeqModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Seq2SeqModel, self).__init__()
        self.encoder = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.decoder = nn.LSTM(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, input_seq, target_seq):
        # 编码器处理输入序列
        encoder_output, (hidden, cell) = self.encoder(input_seq)
        # 解码器生成输出序列
        decoder_output, _ = self.decoder(target_seq, initial_hidden=hidden)
        return decoder_output

推荐学习路径

1. 先掌握 基础 RNN 概念
2. 学习 Transformer 模型原理
3. 实践 Seq2Seq 项目实战

扩展阅读

• Seq2Seq 模型在 NLP 中的应用
• 对比不同序列模型的优缺点

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