神经网络序列到序列模型 序列到序列模型是一种神经网络架构，用于处理输入和输出均为序列的任务。其核心思想是将可变长度的输入序列映射为可变长度的输出序列，这使其在机器翻译、文本摘要和对话系统等领域具有广泛应用。该模型通过编码器捕获输入序列的语义信息，再通过解码器生成目标序列，实现了端到端的序列转换。 序列到序列模型的基础是编码器-解码器结构。编码器通常采用循环神经网络（如LSTM或GRU），它逐步处理输入序列的每个元素（如单词），并将最终隐藏状态作为输入序列的压缩表示（上下文向量）。解码器则以该上下文向量为初始状态，逐步生成输出序列的元素。例如在机器翻译中，编码器读取英文句子，解码器生成对应的法语句子，其中上下文向量传递了输入句子的核心含义。 早期序列到序列模型面临长序列信息丢失问题，因为上下文向量需承载整个输入序列的信息。注意力机制的引入解决了这一局限：它允许解码器在生成每个输出元素时，动态关注输入序列的不同部分。具体而言，注意力计算输入序列各位置的隐藏状态与解码器当前状态的关联权重，加权求和后得到动态上下文向量。例如翻译长句子时，解码器生成动词时可能关注输入中的动作词汇，生成主语时关注实体词汇，显著提升了长序列处理的准确性。 现代序列到序列模型进一步融合了Transformer架构。其自注意力机制能并行处理序列，并通过多头注意力捕捉输入输出的复杂依赖关系。例如在文本摘要任务中，模型同时关注输入文档的关键句和核心实体，生成连贯的摘要。此外，结合束搜索等解码策略，可在生成时保留多条候选路径，优化输出质量。 序列到序列模型的演进体现了神经网络处理序列数据的核心进展：从基础编码器-解码器到注意力机制，再到全注意力架构，逐步提升了长序列建模、语义对齐和生成效率的能力。