Sequenztransduktion ist eine Art maschineller Lernaufgabe, bei der eine Eingabesequenz in eine Ausgabesequenz umgewandelt wird. Es handelt sich um eine Mischung aus Sequenzkennzeichnung und Sequenz-zu-Sequenz-Zuordnung und ist auf jedes Problem anwendbar, bei dem die Eingabe- und Ausgabeformate in Größe und Modalität variieren. Die Sequenztransduktion spielt eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und bei Computer-Vision-Anwendungen.
Bei der Sequenztransduktion wird eine Encoder-Decoder-Architektur erstellt, die eine Sequenz von Symbolen auf eine andere abbildet. Die Eingabesequenz wird zunächst mithilfe eines neuronalen Netzwerkcodierers in einen Vektor codiert. Der codierte Vektor wird dann als Eingabe für den Decoder verwendet, der dann eine Ausgabesequenz erzeugt. Um die Genauigkeit zu gewährleisten, müssen die Ausgänge von Encoder und Decoder sowohl in der Länge als auch in den Elementen aufeinander abgestimmt sein.
In Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann die Sequenztransduktion zur Zuordnung zwischen Sequenzen tokenisierter Wörter oder POS-Tags verwendet werden, während sie in Computer-Vision-Anwendungen zur Zuordnung zwischen verschiedenen Arten von Bildern oder Videobildern verwendet werden kann.
Neben der Verwendung in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer-Vision-Anwendungen kann die Sequenztransduktion auch für andere Aufgaben wie Bioinformatikanalyse, Sprach- und Sprachverständnis, Konversationsmodellierung und Sprachübersetzung eingesetzt werden. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Lösung komplexer Probleme und wurde für eine Vielzahl von Aufgaben in den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision eingesetzt.
