深度学习在自然语言处理（NLP）领域崭露头角，其中atten-seq2seq和transformer模型成为研究的焦点。atten-seq2seq模型以其在序列到序列任务中的卓越表现引起关注，尤其是在机器翻译任务中展现出强大的能力。transformer模型则以其独特的自注意力机制在NLP任务中大放异彩。我们的NLP项目在transformer模型方面取得了初步成功，实现了机器翻译的目标。这表明我们正致力于将深度学习技术更广泛地应用于对话系统等领域，以期取得更为显著的成果。