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96SEO 2026-02-19 17:57 0
模型的原理及其核心组件（…解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界
Seq2Seq）模型是解决序列输入到序列输出任务的核心架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要和问答系统等自然语言处理任务中。
本篇文章深入介绍
实现一个简单的中英机器翻译系统。
文章涵盖从数据准备、模型构建到训练和评估的完整流程，提供详尽的代码和中文注释，帮助读者系统掌握
编码器（Encoder）解码器（Decoder）注意力机制（Attention）
模型是一种将输入序列转换为输出序列的架构，广泛应用于以下任务：
机器翻译：将一种语言翻译为另一种语言。
文本摘要：生成简要的内容摘要。
语音识别：将语音转换为文本。
1.2
两部分组成。
编码器将输入序列编码为固定长度的上下文向量（Context
编码器接收输入序列并提取特征，生成上下文向量。
解码器根据上下文向量逐步生成输出序列。
以下为
编码器通常由递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）构成，用于将输入序列映射到上下文向量。
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