用一个小例子理解 seq2seq 的本质_seq2seq案例

我们知道序列预测有 one-to-one、many-to-one、many-to-many、one-to-many 几种类型。在前面的文章中，我们做过的任务大多是将一个序列映射为单个输出的问题，比如 NER 是预测单个单词的标签，语言模型是一个一个预测下一个单词的问题。

现在我们要看输出是一个序列的情况，也就是 to-many，这类问题有个挑战是它的输入和输出都是序列，而且序列的长度是不固定的，为了应对这种挑战，于是有了 seq2seq 模型。

什么是 seq2seq 模型

seq2seq 即 Sequence-to-sequence 模型，通常指 Encoder Decoder LSTM 模型，它由两个循环神经网络（可以是 RNN、LSTM、GRU 等）组成：

• 一个 Encoder 编码器，输入为文本的序列，输出为一个固定维度的“上下文向量”。
• 一个 Decoder 解码器，输入为这个“上下文向量”，输出为目标序列。

其中 Encoder 可以是双向的循环神经网络，这样的话，有一串 LSTM 是正向地读取输入序列，还有一串是反向地读取输入序列。因为是双向，我们会得到两个隐藏层状态，一个来自正向，一个来自反向，通过双向结构可以对文本的信息有更加全面的掌握。

Encoder 还可以增加层数，例如可以是多层双向 LSTM，每层的输出是下一层的输入。在一些复杂的任务中，为了得到更好的结果就可以用多层结构。

而且任务不同时，Encoder 的结构也可以选择不同的神经网络，比如做自然语言处理任务时用 LSTM࿰