概念Sequence-to-Sequence / 序列到序列模型

Seq2Seq

一种基于编码器-解码器架构的神经网络模型，将输入序列映射为输出序列，广泛应用于机器翻译、对话生成、文本摘要等NLP任务，但存在生成通用回复的问题。

时间轴 (近 90 天)

9月11日

传统Seq2Seq对话模型是确定性的，给定同样输入倾向于输出千篇一律的安全回复，被称为"通用回复"问题

待验证50%

Seq2Seq模型最早由Ilya Sutskever、Oriol Vinyals和Quoc V. Le在2014年的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》中提出

传统Seq2Seq对话模型是确定性的，给定同样输入倾向于输出千篇一律的安全回复，被称为"通用回复"问题