从模型的结构原理和具体实现上，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模型是在传统的seq2seq模型的基础上添加了注意力机制。注意力机制可以让模型在生成目标序列时，能够根据输入序列的不同部分给予不同的权重，从而更好地解决了长序列的问题。

举个例子，在翻译任务中，基于注意力机制的seq2seq模型可以在翻译一个长句子时，能够更好地关注到输入句子中重要的信息，而不是简单地一路传递过去。

具体实现上，基于注意力机制的seq2seq模型通常会在编码器和解码器之间添加一个注意力层，该层会根据输入序列和当前时间步的解码状态计算出一个权重向量，该向量可以用来加权输入序列中各个元素的贡献，从而得到一个加权和作为解码器的输入。

总之，基于注意力机制的seq2seq模型相比于普通seq2seq模型有以下优势和突出点：

1. 更好地解决了长序列的问题，能够更好地关注到输入序列中重要的信息。
2. 可以更好地处理不定长输入和输出序列。
3.

### 回答2：
基于注意力机制的seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型在结构原理和具体实现上相比于普通seq2seq模型具有以下优势和突出点。

首先，普通的seq2seq模型使用固定长度的向量来表示输入序列的信息，导致难以捕捉长序列中的复杂依赖关系。而基于注意力机制的seq2seq模型通过使用注意力机制，可以动态地为每个输出位置选择输入序列的相关部分，从而允许模型专注于输入序列中与当前输出位置相关的部分，提高了模型的泛化能力和性能。

其次，基于注意力机制的seq2seq模型可以从输入序列的不同时间步选择不同重要性的信息，而不是像普通的seq2seq模型那样仅仅在编码阶段将输入序列信息编码为一个固定大小的向量。这使得模型能够更好地理解输入序列，并能够更好地捕捉输入序列中的关键信息。

另外，由于基于注意力机制的seq2seq模型可以灵活地选择与当前输出位置相关的输入序列部分，因此它在翻译等任务中比普通seq2seq模型能够产生更准确的输出。在翻译任务中，模型可以根据需要关注输入语句中与目标语句对应的部分，从而更好地进行翻译。

此外，基于注意力机制的seq2seq模型还能够对输入序列中的错误或噪音具有一定的鲁棒性。通过将注意力集中在正确的输入部分上，模型可以忽略错误或噪音的影响，从而更好地处理这些异常情况。

总之，基于注意力机制的seq2seq模型相比于普通seq2seq模型在模型结构原理和具体实现上具有更强的表达能力、更好的泛化能力和性能，能够更准确地理解和翻译输入序列，同时对输入序列中的错误和噪音具有一定的鲁棒性。