encoder-decoder模型

Encoder-decoder模型是一种常见的序列到序列（seq2seq）模型，通常用于自然语言处理任务，如机器翻译、对话生成等。它由两个部分组成：编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器将输入序列编码为固定长度的向量，解码器根据该向量生成目标序列。在机器翻译中，编码器将源语言句子编码为向量，解码器根据该向量生成目标语言句子。在对话生成中，编码器将上一轮对话历史编码为向量，解码器根据该向量生成下一轮回答。