Seq2Seq

ある系列データから別の系列データへ変換を行うニューラルネットワークのアーキテクチャです。機械翻訳や対話システムなど、入力と出力の長さが異なるタスクで広く利用されます。

エンコーダが入力系列を固定長のベクトルに圧縮し、デコーダがそのベクトルから出力系列を生成する仕組みです。リカレントニューラルネットワークを基本ユニットとして構成されてきました。

注意機構を導入することで長文への対応力が向上し、現在のTransformerモデルの基礎にもなっています。G検定では、自然言語処理モデルの変遷や基礎技術として重要な位置づけにあります。