Các mô hình Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) là một loại mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng cho các tác vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy và hệ thống đàm thoại. Các mô hình Seq2Seq cho phép máy học từ một tập hợp các chuỗi đầu vào và đưa ra một tập hợp các chuỗi phản hồi.
Mô hình Seq2Seq thường bao gồm một “bộ mã hóa” và “bộ giải mã”. Bộ mã hóa lấy một chuỗi đầu vào gồm các ký hiệu và đưa ra biểu diễn chuẩn hóa của toàn bộ chuỗi. Sau đó, biểu diễn chuẩn hóa này được đưa vào bộ giải mã, bộ giải mã lấy dữ liệu đã chuẩn hóa và xuất ra một chuỗi ký hiệu đầu ra.
Ưu điểm chính của mô hình Seq2Seq là chuỗi đầu ra và chuỗi đầu vào không cần phải có cùng độ dài. Điều này cho phép mô hình Seq2Seq xử lý các tác vụ phức tạp như dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác hoặc tạo phản hồi cho câu đầu vào.
Các mô hình Seq2Seq đã tìm thấy nhiều ứng dụng trong dịch máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, hệ thống hộp thoại, v.v. Gần đây, Seq2Seq cũng đã được sử dụng trong lĩnh vực thị giác máy tính, cho phép máy “hiểu” một hình ảnh và tạo ra phản hồi thích hợp.
Các mô hình Seq2Seq cung cấp một cách trực quan để giải quyết nhiều nhiệm vụ học máy mà các phương pháp học có giám sát hoặc không giám sát truyền thống không thể giải quyết dễ dàng. Các mô hình Seq2Seq cũng có ưu điểm là có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu tương đối nhỏ.
