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文本生成不可以使用下面哪種技術實現(xiàn)的( )
A. CNN
B. Seq2Seq
C. Sel-Attention
D. Transformer
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正確答案是:A: CNN

### 專業(yè)分析

在文本生成任務中,通常使用的技術包括以下幾種:

1. **Seq2Seq (Sequence-to-Sequence)**:
- Seq2Seq是一種常用于自然語言處理任務的模型框架,主要由編碼器和解碼器組成。編碼器將輸入序列轉換為固定長度的上下文向量,解碼器再將其轉化為輸出序列。典型應用是機器翻譯。

2. **Self-Attention**:
- Self-Attention是一種機制,可以在序列的不同部分之間計算相似度,從而捕獲長距離的依賴關系。它是Transformer模型的核心組件,使模型能夠更有效地處理序列數(shù)據(jù)。

3. **Transformer**:
- Transformer是一種基于Self-Attention機制的模型架構,廣泛應用于文本生成任務,如機器翻譯、文本摘要、對話生成等。Transformer通過并行化處理大幅提高了計算效率和效果。

4. **CNN (Convolutional Neural Network)**:
- 雖然CNN在計算機視覺中非常成功,但其捕獲局部特征的能力使其在處理長依賴性和順序數(shù)據(jù)的文本生成任務時表現(xiàn)不佳。盡管有研究嘗試將CNN用于文本處理,但其在文本生成任務中并不是主流選擇。

綜上所述,CNN通常不用于實現(xiàn)文本生成,因而選擇A: CNN作為正確答案。