正確答案是 D: Seq2Seq完全無(wú)法解決機(jī)器翻譯問(wèn)題。

分析：

A: 解決中間語(yǔ)義變量無(wú)法表達(dá)整個(gè)序列信息
Seq2Seq模型在編碼階段將整個(gè)輸入序列壓縮成一個(gè)固定長(zhǎng)度的上下文向量（語(yǔ)義變量），這可能導(dǎo)致信息丟失，特別是對(duì)于長(zhǎng)序列。因此，Attention機(jī)制被引入以幫助模型在解碼過(guò)程中動(dòng)態(tài)地關(guān)注輸入序列的不同部分，從而更好地捕捉整個(gè)序列的信息。

B: 由于信息覆蓋造成信息丟失
信息覆蓋（信息壓縮）確實(shí)是Seq2Seq模型的一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)樗鼘⒄麄€(gè)輸入序列的信息壓縮到一個(gè)固定長(zhǎng)度的上下文向量中。Attention機(jī)制通過(guò)允許模型在解碼每個(gè)時(shí)間步時(shí)訪問(wèn)編碼器的所有隱藏狀態(tài)，部分解決了這個(gè)問(wèn)題。

C: Seq2Seq中的語(yǔ)義變量C會(huì)造成“有損壓縮”
這也是正確的。Seq2Seq模型的語(yǔ)義變量C（上下文向量）是對(duì)輸入序列的有損壓縮，特別是在處理長(zhǎng)序列時(shí)，可能無(wú)法充分表示輸入信息。Attention機(jī)制通過(guò)提供一種方法來(lái)動(dòng)態(tài)獲取輸入序列的不同部分的上下文信息，緩解了這一問(wèn)題。

D: Seq2Seq完全無(wú)法解決機(jī)器翻譯問(wèn)題
這不正確。盡管Seq2Seq模型在沒(méi)有Attention機(jī)制時(shí)在處理長(zhǎng)序列時(shí)表現(xiàn)不佳，它仍然可以用于基本的機(jī)器翻譯任務(wù)。Attention機(jī)制的引入是為了提高Seq2Seq模型的性能，而不是因?yàn)镾eq2Seq模型完全無(wú)法解決機(jī)器翻譯問(wèn)題。

因此，D選項(xiàng)的表述是不準(zhǔn)確的，因?yàn)镾eq2Seq模型能夠解決機(jī)器翻譯問(wèn)題，但引入Attention可以顯著提高其性能。