自然语言生成任务，如文本摘要和图像标题的生成。seq2seq的模型原理

我们使用x={x1，x2，…，xn}代表输入的语句，y={y1, y2, …, yn}代表输出的语句，yt代表当前输出词。在理解seq2seq的过程中，我们要牢记我们的目标是： (1) 即输出的yt不仅依赖之前的输出{y1, y2, …, yt−1}，还依赖输入语句x，模型再怎么变化都是在公式（1）的约束之下。 seq2seq最初模型 最早由bengio等人发表在computer science上

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