基本原理：
Encoder-decoder框架為文本處理領域的一種非常流行的框架，這項技術突破了傳統的輸入大小固定的問題，將深度神經網絡模型用到了自然語言處理的相關任務之中。其不僅可以用在對話生成任務中，同樣應用在自然語言處理的其他領域，如機器翻譯、文本摘要、句法分析等任務中。
Seq2seq模型最早在2014年，由Ilya Sutskever等[1]提出。當時主要應用在機器翻譯的相關問題中，其可以理解為一個適用於處理由句子（段落）X生成句子（段落）Y的通用模型。對於給定的輸入句子X，我們的目標是通過Seq2seq模型生成目標句子Y。X與Y並不限制為同一種語言。將X和Y的單詞序列表示如下：
編碼器(Encoder)對輸入句子 進行建模，通過非線性變換將輸入向量轉化為中間向量表示h。
解碼器(Decoder)根據編碼器生成的中間向量表示 和之前的歷史信息 ,生成i時刻的單詞 。
其目標函數表示為：
上述目標函數存在數值下溢（Numerical Underflow）的問題，原因在於 中每一項都小於1，乘起來就會得到很小的數字，因此在實際中往往取其對數進行放縮，訓練目標即為最大化下面的目標函數。
經典改進：
l Teacher foring
在基礎的模型中，Decoder的每一次解碼又會作為下一次解碼的輸入，這樣就會導致一個問題就是錯誤累計，如果其中一個RNN單元解碼出現誤差了，那么這個誤差就會傳遞到下一個RNN單元，使訓練結果誤差越來越大。Teacher Forcing[2]在一定程度上解決了這個問題，它的流程如圖3所示，在訓練過程中，使用要解碼的序列作為輸入進行訓練，但是在inference階段是不能使用的，因為你不知道要預測的序列是個啥，當然只在訓練過程中效果就很不錯了，它幫助模型加速收斂。
l Attention
在傳統的Seq2seq模型中，編碼器將所有長度的原始句子都編碼成一個固定維度的向量，若原始句子較長，這個向量往往不能很好地表達原始句子的所有細節，同時，這個向量的表達受最后位置的詞的影響更大。Bahdanau[3]和Cho[4]利用注意力改進了Seq2seq模型。在加入了注意力機制的Seq2seq模型中，解碼器在每一個位置的生成時，會利用編碼器的所有狀態加權作為輸入，而非僅選取編碼器的最后一個狀態值。
l Curriculum Learning
在模型的訓練中的解碼器部分，使用上一個時刻的輸出作為下一個時刻的輸入。這樣會導致訓練迭代過程早期的模型的預測能力非常弱，幾乎不能給出好的生成結果。如果某一個時刻產生了垃圾結果，必然會影響后面整體的學習，以至於最終結果非常不好也很難溯源到發生錯誤的源頭。我們在訓練中使用課程學習（Curriculum Learning）[5]來改進這一問題，通過改變訓練過程，以便逐步迫使模型處理它自己的錯誤，就像它在推斷（Inference）過程中必須做的那樣。具體地，以概率 去選擇使用真實的輸出 還是前一個時刻模型生成的輸出 作為當前時刻的輸入。概率 會隨着時間的推移而減小，即使用計划抽樣(Scheduled Sampling)的方法產生輸入。這樣在訓練的早期階段，模型可以獲得更多真實的數據，從而加速訓練；在訓練的后期階段，模型更多地使用真實輸出作為輸入，從而學習如何處理錯誤。
[1] Sutskever I, Vinyals O, Le Q V. Sequence to sequence learning with neural networks[J]. Advances in NIPS, 2014.
[2] Williams, Ronald J., and David Zipser. "A learning algorithm for continually running fully recurrent neural networks." Neural computation 1.2 (1989): 270-280.
[3] Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate[J]. arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014.
[4] Cho K, Van Merriënboer B, Bahdanau D, et al. On the properties of neural machine translation: Encoder-decoder approaches[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1259, 2014.
[5] Bengio Y, Louradour J, Collobert R, et al. Curriculum learning[C]//Proceedings of the 26th annual international conference on machine learning. 2009: 41-48.
最新研究：
[1] Exploring Sequence-to-Sequence Learning in Aspect Term Extraction, acl2019
https://www.aclweb.org/anthology/P19-1344/
[2] Sparse Sequence-to-Sequence Models, acl2019
https://arxiv.org/abs/1905.05702v1
[3] Self-Regulated Interactive Sequence-to-Sequence Learning, acl2019
https://arxiv.org/abs/1907.05190
[4] CNNs found to jump around more skillfully than RNNs: Compositional generalization in seq2seq convolutional networks, acl2019
https://arxiv.org/abs/1905.08527
[5] Automatic Grammatical Error Correction for Sequence-to-sequence Text Generation: An Empirical Study, acl2019
https://www.aclweb.org/anthology/P19-1609/
[6] A Neural, Interactive-predictive System for Multimodal Sequence to Sequence Tasks, acl2019
https://arxiv.org/abs/1905.08181
[7] Sequicity: Simplifying Task-oriented Dialogue Systems with Single Sequence-to-Sequence Architectures, acl2018
https://www.aclweb.org/anthology/P18-1133/
[8] Reliability and Learnability of Human Bandit Feedback for Sequence-to-Sequence Reinforcement Learning, acl2018
https://www.aclweb.org/anthology/P18-1165/
[9] Sequence-to-sequence Models for Cache Transition Systems, acl2018
https://www.aclweb.org/anthology/P18-1171/
[10] Tailored Sequence to Sequence Models to Different Conversation Scenarios, acl2018
https://www.aclweb.org/anthology/P18-1137/
[11] MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation, icml2019
https://arxiv.org/abs/1905.02450
[12] Minimum Divergence vs. Maximum Margin: An Empirical Comparison on Seq2seq Models, ICLR2019
https://openreview.net/pdf?id=H1xD9sR5Fm
[13] Von Mises-Fisher Loss for Training Sequence to Sequence Models with Continuous Outputs, ICLR2019
https://arxiv.org/abs/1812.04616
[14] Posterior Attention Models for Sequence to Sequence Learning, ICLR2019
https://openreview.net/forum?id=BkltNhC9FX
[15] Detecting Egregious Responses in Neural Sequence-to-sequence Models, ICLR2019
https://openreview.net/forum?id=HyNA5iRcFQ
[16] Improving Sequence-to-Sequence Learning via Optimal Transport, ICLR2019
https://openreview.net/forum?id=S1xtAjR5tX
[17] Sentence-wise Smooth Regularization for Sequence to Sequence Learning,aaai2019
https://arxiv.org/abs/1812.04784v1
[18] Trainable Decoding of Sets of Sequences for Neural Sequence Models,icml2019
http://proceedings.mlr.press/v97/kalyan19a/kalyan19a.pdf
[19] Compositional generalization through meta sequence-to-sequence learning, neurIPS2019