encoder-decoder框架

Encoder-Decoder框架是一种基于神经网络的序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型，常用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。

该框架包含两个部分，分别是Encoder和Decoder。Encoder负责将输入序列转换为一个向量，该向量包含了输入序列的信息，Decoder则将该向量作为输入，生成目标序列。Encoder和Decoder通常都采用循环神经网络（RNN）或者Transformer等结构。

在机器翻译任务中，Encoder将源语言句子作为输入，输出一个向量，该向量包含了源语言句子的语义信息。Decoder将该向量作为输入，生成目标语言句子。在对话生成任务中，Encoder将上下文作为输入，输出一个向量，Decoder将该向量作为输入，生成回复。

该框架的优点是可以处理不定长输入和输出序列，并且能够自适应地学习输入和输出之间的对应关系。