4.2 序列到序列模型 (Seq2Seq)

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4.2 序列到序列模型 (Seq2Seq) 4.2 序列到序列模型 (Seq2Seq) 序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model，简称 Seq2Seq）是神经网络机器翻译（NMT）领域的一个里程碑式突破，它彻底改变了机器翻译的处理方式，并为后续更先进的NMT模型奠定了基础。Seq2Seq模型的核心思想是将一个变长输入序列映射到一个变长输出序列，而无需预先定义输入和输出的长度。这使其非常适合处理像机器翻译这样输入和输出长度不固定的任务。 4.2.1 Seq2Seq 模型的基本架构 Seq2Seq模型通常由两个主要组件构成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。