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本文介紹了 Seq2Seq 模型以及如何使用 Beam Search 的方法來找出最可能的句子，並介紹了如何使用 Length Normalization 來優化 Beam Search。此外，本文也介紹了 Attention Model，它可以改善 Seq2Seq 模型在處理長度較大句子時的記憶力不足，並且可以用在 Machine Translation、Speech Recognition 以及 Trigger Word Detection 等任務上。Attention Model 能夠讓網路像人類一樣去處理句子，在翻譯每一個單字時，注意到正確的原單字。