一、seq2seq模型

        Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一種用于處理序列轉換問題的深度學習模型，廣泛應用于機器翻譯、文本摘要、對話系統、語音識別等領域。Seq2Seq模型的核心思想是通過一個編碼器（Encoder）將輸入序列編碼為一個固定長度的上下文向量（Context Vector），然后通過一個解碼器（Decoder）基于該上下文向量生成輸出序列。

1、基本結構

        seq2seq模型架構包括三部分，分別是encoder(編碼器)、decoder(解碼器)、中間語義張量c。其中編碼器和解碼器的內部實現都使用了GRU模型。

圖中表示的是一個中文到英文的翻譯：歡迎 來 北京 → welcome to BeiJing。

編碼器 (Encoder)：

• 將輸入序列編碼成一個固定長度的上下文向量c (context vector)。這個上下文向量試圖捕捉整個輸入序列的關鍵信息。
• 編碼器通常使用循環神經網絡(RNN)，如