什么是Seq2Seq？

所谓Seq2Seq(Sequence to Sequence)，就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。它被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是Google Brain团队的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》和Yoshua Bengio团队的《Learning Phrase Representation using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation》。这两篇文章不谋而合地提出了相似的解决思路，Seq2Seq由此产生。

举个简单的例子，当我们使用机器翻译时：输入(Hello) --->输出(你好)。再比如在人机对话中，我们问机器：“你是谁？”，机器会返回答案“我是某某某”。

机器翻译、人机对话、聊天机器人等等，这些都是应用在当今社会都或多或少的运用到了我们这里所说的Seq2Seq。

Seq2Seq的应用场景

Seq2Seq的应用随着计算机技术、人工智能技术、算法研究等方面的发展以及社会发展的需求，它在许多领域产生了一些运用。目前，它主要的应用场景有：

机器翻译（当前最为著名的Google翻译，就是完全基于Seq2Seq+Attention机制开发出来的）。

聊天机器人（小爱，微软小冰等也使用了Seq2Seq的技术（不是全部））。

文本摘要自动生成（今日头条等使用了该技术）。

图片描述自动生成。

机器写诗歌、代码补全、生成 commit message、故事风格改写等。

Seq2Seq原理解析

首先，我们要明确Seq2Seq解决问题的主要思路是通过深度神经网络模型（常用的是LSTM）将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列，这一过程由编码输入（encoder）与解码输出(decoder)两个环节组成。这里我们必须强调一点，Seq2Seq的实现程序设计好之后的输入序列和输出序列长度是不可变的。