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序列到序列（Seq2Seq） ​

序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）是 NLP 中将一个序列映射为另一个序列的任务。
典型应用包括：

  • 机器翻译（Machine Translation）
  • 文本摘要（Text Summarization）
  • 对话生成（Dialogue Generation）
  • 问答系统（Question Answering）

示例：

txt
输入（英文）：I love natural language processing.
输出（中文）：我喜欢自然语言处理。

一、Seq2Seq 模型原理 ​

1. 编码器-解码器（Encoder-Decoder） ​

  • 编码器（Encoder）：将输入序列编码为上下文向量（Context Vector）
  • 解码器（Decoder）：根据上下文向量生成目标序列

早期 Seq2Seq 使用 RNN / LSTM / GRU 构建编码器和解码器。

2. 注意力机制（Attention） ​

  • 解决长序列信息丢失问题
  • 每个输出位置都会动态关注输入序列不同部分

示意：

txt
Decoder Step 1 → attention over Encoder states → generate token1
Decoder Step 2 → attention over Encoder states → generate token2
...

3. Transformer 架构 ​

  • 完全基于注意力机制，无需循环结构
  • 并行化训练效率高
  • 广泛应用于翻译、摘要和生成任务（如 BERT、T5、GPT）

二、应用示例（Hugging Face） ​

1. 机器翻译 ​

python
from transformers import pipeline

translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh")
text = "Natural Language Processing is fascinating."
result = translator(text)
print(result)

输出示例：

txt
[{'translation_text': '自然语言处理非常有趣。'}]

2. 文本摘要 ​

python
from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
text = """
近年来，人工智能技术迅速发展，尤其是在自然语言处理领域，
Transformer 模型和大规模预训练模型（如 BERT、GPT）表现出卓越能力。
"""
summary = summarizer(text, max_length=50, min_length=20)
print(summary)

输出示例：

txt
[{'summary_text': '近年来，人工智能在自然语言处理领域表现出卓越能力。'}]

三、应用场景 ​

  • 机器翻译：跨语言交流与文档翻译
  • 文本摘要：新闻、论文、长文档摘要
  • 对话生成：智能客服、聊天机器人
  • 文本改写 / 文本生成：创作、自动写作

四、小结 ​

  • Seq2Seq 是 NLP 生成任务的核心框架；
  • Transformer 和注意力机制极大提高了生成质量；
  • 现代 NLP 模型几乎都基于 Seq2Seq 或其变体进行训练和微调。