自然语言处理（24:（第六章4.）seq2seq模型的应用)
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第六章 1:基于RNN生成文本
第六章 2:seq2seq模型的实现
第六章 3:seq2seq模型的改进
第六章 4:seq2seq模型的应用
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前言
一、聊天机器人
二、算法学习
三.自动图像描述
总结
前言
seq2seq 将某个时序数据转换为另一个时序数据，这个转换时序数据的框架可以应用在各种各样的任务中，比如以下几个例子。
• 机器翻译：将“一种语言的文本”转换为“另一种语言的文本”
• 自动摘要：将“一个长文本”转换为“短摘要”
• 问答系统：将“问题”转换为“答案”
• 邮件自动回复：将“接收到的邮件文本”转换为“回复文本”
像这样，seq2seq可以用于处理成对的时序数据的问题。除了自然语言 之外，也可以用于语音、视频等数据。有些乍一看不属于seq2seq的问题， 通过对输入输出数据进行预处理，也可以应用seq2seq。本节将简单介绍几个使用seq2seq 的应用。如果大佬们能由此感受到seq2seq的潜力和乐趣，那就再好不过了。
一、聊天机器人
聊天机器人是人和计算机使用文本进行对话的程序，现在已经被用于 Facebook、Twitter等各种各样的服务中。 毫无疑问，聊天机器人可以使用seq2seq。因为对话是由“对方的发言” 和“本方的发言”构成的，可以理解为是将“对方的发言”转换为“本方的 发言”的问题。也就是说，如果有对话文本数据，seq2seq就可以学习它。 另外，聊天机器人也可以用在实用场景中。进行了将基 于seq2seq的聊天机器人应用于IT帮助台的实验，并展示了它成功解决有关VPN接入问题的例子。这里，我们将其中的一部分对话翻译成中文。
从上图中可知，机器（聊天机器人）很好地解决了问题，遇到VPN接入问题的人被引导到了能解决该问题的URL。当然，它只能解决与IT帮助台相关的问题，无法泛化。但是，基于对话获取答案或者线索，这一点非常实用，应用范围很广。实际上，这样的服务（简易版）已经可以在若干网站上看到。（现在的大模型就比这个强，但是我们依然不要神话大模型。）
二、算法学习
本章进行的seq2seq实验是加法这样的简单问题，但理论上它也能处理 更加高级的问题，比如下图所示的Python代码
源代码也是用字符编写的时序数据。我们可以将跨行的代码处理为一条语句（将换行视为换行符）。因此，可以直接将源代码输入seq2seq，让 seq2seq 对源代码与目标答案一起进行学习。 上述包含for语句和if语句的问题不太容易解决。不过，即便是这样的问题，也可以在seq2seq框架内处理。通过改造seq2seq的结构，可以让这样的问题能够被解决。（现在的大模型可以解决大部分，但是它依然只是辅助作用，不要神话）
三.自动图像描述
到目前为止，我们只看了处理文本的seq2seq的应用示例，除了文本之 外，seq2seq 还可以处理图像、语音等类型的数据。本节我们来看一下将图 像转换为文本的自动图像描述（image captioning）
自动图像描述将“图像”转换为“文本”。如下图所示，这也可以在 seq2seq 的框架下解决。
上图是我们熟悉的网络结构。实际上，它和之前的网络的唯一区别在于，编码器从LSTM换成了CNN，而解码器仍使用与之前相同的网络。仅通过这点改变（用 CNN替代LSTM）， seq2seq就可以处理图像了。 这里补充说明一下上图中的CNN。此处，CNN对图像进行编码， 这时CNN的最终输出是特征图。因为特征图是三维（高、宽、通道）的， 所以需要想一些办法让解码器的LSTM可以处理它。于是，将CNN的特征图扁平化到一维，并基于全连接的Affine层进行转换。之后，再将转换后的数据传递给解码器，就可以像之前一样生成文本了。（你用的图像识别文字之类的就是这么个原理）
总结
这一章我们探讨了基于RNN的文本生成。实际上，我们只是稍微改动了一下上一章的基于RNN的语言模型，增加了文本生成的功能。在本章后半部分，我们研究了seq2seq，并使之成功学习了简单的加法。seq2seq模型拼接了编码器和解码器，是组合了两个RNN的简单结构。但是，尽管 seq2seq 简单，却具有巨大的潜力，可以用于各种各样的应用。 另外，本章还介绍了改进seq2seq的两个方案——Reverse和Peeky。 我们对这两个方案进行了实现和评价，并确认了它们的效果。下一章我们将继续改进seq2seq，届时深度学习中最重要的技巧之一Attention将会出现。 我们将说明Attention的机制，然后基于它实现更强大的seq2seq。