NLP-生成模型-2014：Seq2Seq【缺点：①解码器无法对齐编码器（Attention机制）；②编码器端信息过使用或欠使用（Coverage机制）；③解码器无法解决OOV（Pointer机制）】

《原始论文：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》

Seq2Seq(多层LSTM-多层LSTM)+Attention架构是Transformer提出之前最好的序列生成模型。

我们之前遇到的较为熟悉的序列问题，主要是利用一系列输入序列构建模型，预测某一种情况下的对应取值或者标签，在数学上的表述也就是通过一系列形如 X i = ( x 1 , x 2 , . . . , x n )

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