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Seq2Seq作为一种通用的编码-解码结构，在编码器将输入编码成上下文向量C后，在
解码时每一个输出Y都会不加区分地使用这个C进行解码，这样并不能有效地聚焦到输入目
标上。
Seq2Seq引入Attention模型后，Attention模型（注意力模型）通过描述解码中某一时
间步的状态值和所有编码中状态值的关联程度（即权重），计算出对当前输出更友好的上下
文向量，从而对输入信息进行有选择性的学习。
1. 关于Attention模型，下列说法正确的是:
A 只编码出一种上下文向量
B 对各个输出值使用同一个上下文向量
C 对输入信息进行无差别学习
D 描述当前输出和所有输入元素的关联程度，计算出针对当前输出的上下文向量
2. 关于Seq2Seq+Attention模型，下列说法正确的是:
A 与只使用Seq2Seq模型没有区别
B Seq2Seq引入Attention模型后，可以计算出针对当前输出更友好的上下文向量
C 没有Seq2Seq的效果好
D 以上说法均不正确
1=>D 2=>B
