序列到序列（Seq2Seq）模型是自然语言处理领域中的一个重要模型，主要用于机器翻译、文本摘要等任务。本教程将简要介绍Seq2Seq模型的基本原理。
Seq2Seq模型结构
Seq2Seq模型主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
- 编码器：将输入序列转换为固定长度的向量表示，这个向量通常称为上下文向量（Context Vector）。
- 解码器：根据上下文向量生成输出序列。
图片示例：Seq2Seq模型结构
Seq2Seq模型应用
Seq2Seq模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 文本摘要：将长文本压缩成简洁的摘要。
- 问答系统：根据用户的问题，从大量文本中检索出相关答案。
扩展阅读
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