本文主要是介绍NLP-生成模型-2014：Seq2Seq【缺点：①解码器无法对齐编码器（Attention机制）；②编码器端信息过使用或欠使用（Coverage机制）；③解码器无法解决OOV（Pointer机制）】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《原始论文：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
Seq2Seq模型是将一个序列信号，通过“编码&解码”生成一个新的序列信号，通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。
Seq2Seq(多层LSTM-多层LSTM)+Attention架构是Transformer提出之前最好的序列生成模型。
我们之前遇到的较为熟悉的序列问题，主要是利用一系列输入序列构建模型，预测某一种情况下的对应取值或者标签，在数学上的表述也就是通过一系列形如 X i = ( x
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