什么是seq2seq？
序列到序列模型是一种通过编码器-解码器架构处理序列数据的深度学习方法，常用于：
- 机器翻译（如英文→中文）
- 文本摘要
- 问答系统
- 语音识别
其核心思想是将输入序列映射为输出序列，通过注意力机制（可选）提升长序列处理能力。
核心原理
编码器
将输入序列（如句子）转换为固定长度的上下文向量解码器
根据编码器的输出生成目标序列注意力机制
动态聚焦于输入序列相关部分（可选增强）
应用场景
- 翻译：英文句子→中文句子
- 文本生成：输入标题→生成文章内容
- 聊天机器人：对话历史→回复生成
- 数据压缩：将长文本转换为更短表示
扩展阅读
想深入了解注意力机制？可以查看 注意力机制详解 了解更多技术细节。