seq2seq主要實現步驟和原始碼
注意點：
1 資料預處理階段（新增特殊字元）
<PAD>主要用來進行字元補全，<EOS>和<GO>都是用在Decoder端的序列中，告訴解碼器句子的起始與結束
<UNK>則用來替代一些未出現過的詞或者低頻詞
2 encoder
直接lstm或者其他模型
3 decoder
- 對target資料進行處理
- 構造Decoder
在訓練過程中，我們需要將我們的target序列作為輸入傳給Decoder端RNN的每個階段，而不是使用前一階段預測輸出，這樣會使得模型更加準確。TrainingHelper用於訓練階段，GreedyEmbeddingHelper用於測試階段
- Embedding
- 構造Decoder層
- 構造輸出層，輸出層會告訴我們每個時間序列的RNN輸出結果
- Training Decoder
- Predicting Decoder
4 構建好了Encoder層與Decoder以後，我們需要將它們連線起來build我們的Seq2Seq模型
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