这篇文章通过易于理解的例子，把自然语言处理过程中会遇到 RNN（循环神经网络）、Seq2Seq、Attention 的大致工作方式讲的挺清楚的（主要面向初学者，不涉及实现细节，基本不需要数学和编程知识）。循环神经网络，就是有这么个神经网络，它会挨个处理文字（计算机内部会将它表示为特定的向量），同时也会将上一次的处理结果作为输入一并处理。这样的话，即使是同一个文字，如果出现的位置不一样，就会有不同的效果。也是因为这个特性，导致无法并行处理文字。Seq2Seq，就是将一个序列映射为另一个序列，比如将一段中文映射（翻译）为一段英文。一个纯粹的神经网络是一一对应的，如果输入的长度为 10，那么输出的长……