详细介绍一下基于注意力机制的seq2seq模型相比于普通seq2seq模型的优势和突出点

### 回答1：
基于注意力机制的seq2seq模型是在普通seq2seq模型的基础上增加了一种注意力机制来提高模型的效果。

优势：
1. 能够自动学习哪些部分对于预测结果更重要，并为其分配更多的权重。
2. 可以处理句子长度较长的问题，因为它不再依赖于固定的固定长度的编码器和解码器。
3. 能够解决普通seq2seq模型中出现的较差的翻译结果问题。

突出点：
1. 对于长度较长的句子能够很好的维持翻译质量
2. 不容易陷入局部最优，能够较好的处理不完整的信息
3. 在翻译、语音识别、问答等领域都有广泛应用

### 回答2：
基于注意力机制的seq2seq模型相比于普通的seq2seq模型具有很多优势和突出点。

首先，普通的seq2seq模型在生成目标序列时，将源序列信息压缩成一个固定长度的向量作为输入。这个输入向量需要承担所有源序列信息的责任，可能导致信息的丢失或混淆。而基于注意力机制的seq2seq模型通过引入注意力机制，可以动态地根据输入序列的不同部分赋予不同的权重，从而更好地捕捉源序列的相关信息。

其次，基于注意力机制的seq2seq模型具有更好的对齐能力。普通的seq2seq模型在编码阶段将所有源序列信息转化为一个固定长度的向量，难以处理长度不一致或有较大偏移的输入序列。而引入注意力机制后，模型可以在解码阶段对源序列的不同部分进行不同程度的关注，从而更好地适应不同长度或偏移的输入序列。

此外，基于注意力机制的seq2seq模型也能够更好地处理长序列。普通的seq2seq模型在生成长序列时，由于编码阶段只将信息压缩为一个向量，可能导致长期依赖问题和信息的衰减。而基于注意力机制的seq2seq模型可以通过不同阶段的注意力分配，更好地维持长序列中的信息，增强了序列到序列模型的记忆能力。

综上所述，基于注意力机制的seq2seq模型通过动态分配注意力权重，具有更好的信息抓取能力、对齐能力和长序列处理能力。这使得基于注意力机制的seq2seq模型在机器翻译、文本摘要、语音识别等任务中取得了更好的性能和效果，成为自然语言处理领域中的研究热点和突出方法。