基本序列到序列（seq2seq）模型是一种深度学习模型，用于处理机器翻译、文本摘要等任务。在这个问题中，我们需要实现一个输入单词的翻转输出。

首先，我们需要创建一个seq2seq模型。这个模型需要有两个部分：encoder和decoder。Encoder部分负责将输入的句子转换为固定长度的编码向量，而Decoder部分则根据这些编码向量生成输出的句子。

在这个问题中，我们只需要实现Decoder部分。Decoder部分需要根据输入的编码向量生成输出的句子。为了实现这一点，我们可以使用一种称为“双向长短时记忆网络”（BiLSTM）的技术。

具体来说，我们可以创建一个双LSTM模型，每个LSTM都有一个隐藏状态和一个输出状态。然后，我们可以使用这两个状态来生成输出句子。

最后，我们可以训练这个模型，让它能够根据输入的编码向量生成输出的句子。这样，当输入一个单词时，我们就可以得到它的翻转输出。实现输入单词的翻转输出