本研究提出了一种基于ByT5和mT5架构的序列到序列模型，旨在解决卢森堡语文本中的拼写变异问题。该模型通过真实数据训练，显示出在文本规范化方面的优势，展现了在缺乏标准化数据时进行自然语言处理的潜力。

文章讨论了三种序列到序列模型：RNN、LSTM和GRU，比较了它们的特点、应用及各自的优缺点。

本文介绍了多种基于序列到序列模型的关系抽取方法，如seq2rel、RSMAN和PRiSM，展示了它们在生物医学数据集上的优越性能。这些方法通过引入注意力机制、迭代推理和关系嵌入等技术，克服了传统方法的局限性，尤其在低资源环境和长尾问题上表现突出。

本文提出了一个多维度的共情评估框架，旨在测量发言者意图与听众感知之间的共情。研究发现，序列到序列语言模型的分类器在自动对话共情评估中表现最佳。同时，探讨了大型语言模型在生成同理心回应方面的改进方法，强调用户情感检测和多模式输入的重要性。

本论文研究了唇语识别的两种模型：使用自注意力机制的CTC和序列到序列模型。同时，介绍了新的数据集LRS2-BBC，并公开发布。实验结果表明，该模型在有噪音的情况下表现优于以前的相关工作。

本研究使用基于Transformer的序列到序列模型，仅使用850万个参数，在DataVerse Challenge - ITVerse 2023中以0.10582的字错误率获得第一名，实现了汉语中每个单词的国际音标。

本文介绍了序列到序列模型，由编码器和解码器组成，已在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中成功应用。注意力机制是解决上下文向量瓶颈问题的技术。

本文介绍了一个新的数据集，用于在知识图谱上进行口头回答的对话式问答。通过扩展现有的多轮对话式问答数据集，提供了新的贡献，并使用五个序列到序列模型进行了实验，同时保持语法的正确性。进行了误差分析，详细说明了模型在指定类别中的误差率。提议将答案口头化的数据集公开，并详细说明其使用，以便广泛使用。

本文介绍了LSTM指针生成器和带硬单调注意力的序列到序列模型，用于标准化语素分割。实验结果显示，在低资源情境下，这些新方法的准确度比现有方法高出11.4%。然而，在真正的低资源语言中，最好的模型仅获得了37.4%和28.4%的准确度，标准化分割仍然具有挑战性。

该文介绍了一种结合检索和生成方法的模型，使用关注模块检索相关的用户生成数据评论，并与文章一起作为输入，使用具有复制机制的序列到序列模型。实验证明该模型在大规模评论生成数据集上表现稳健，并在BLEU-1得分方面显著优于其他强基线模型。