Given the embedding of an input content sequence Zc = {Ec1+PCA1 , Ec2+PCA2 , ..., EcL +PCAL}, we first feed it into the transformer encoder. Each layer of the encoder consists of a multi-head self-attention module (MSA) and a feed-forward network (FFN). The input sequence is encoded into query (Q), key (K), and value (V )

这段话是在描述一个文本输入序列的处理过程。首先将输入序列中的每个词用一个嵌入层（embedding layer）映射为一个固定维度的向量，记作 $Ec_i$，然后再加上一个与该词相关的上下文向量 $PCA_i$，得到了一个新的向量 $Ec_i + PCA_i$，表示该词在上下文中的语义表示。

接着，将所有词的语义向量组成的序列 $\{Ec_1+PCA_1, Ec_2+PCA_2, ..., Ec_L+PCA_L\}$ 输入到 transformer encoder 中。该编码器由多个层组成，每个层包含一个多头自注意力模块（multi-head self-attention module，MSA）和一个前馈神经网络（feed-forward network，FFN）。

在编码器的每一层中，输入序列首先通过自注意力模块，将每个词的向量表示分别映射为三个向量：查询（query，Q）、键（key，K）和值（value，V）。然后，通过这三个向量计算出该层的输出向量，作为下一层的输入。这样，经过多层的处理，输入序列中每个词的表示都被逐渐丰富和深化，从而得到了更为准确和丰富的语义表示。