seq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息，解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。
编码器
以RNN为例，设计一个编码器结构如下
编码器利用RNN将时序数据转换为隐藏状态h。这里的RNN使用的是LSTM模型，编码器输出的向量h是LSTM层的最后一个隐藏状态，其中编码了翻译输入文本所需的信息。
解码器
LSTM层会接收编码器层最后隐藏状态输出的向量h。上一个层的输出预测会作为下一个层的输入参数，如此循环下去。
整体结构
连接编码器和解码器后的seq2seq整体结构如下，可以看出seq2seq是组合了两个RNN的神经网络。
对于seq2seq序列模型更多解释可看 博客