LEC法中的C代表"Learn-Encode-Generate"，即学习-编码-生成。

LEC法是一种序列生成模型，用于生成自然语言文本或序列。它引入了生成器和编码器的概念。首先，在LEC法中，学习阶段（Learn）通过将现有的训练数据输入到编码器中进行学习，编码器将序列信息编码成固定长度的向量表示，捕捉输入序列的语义信息。然后，在编码阶段（Encode），编码器将输入序列的信息转化为低维向量表示。通常，该向量表示被称为上下文向量或隐藏状态，它包含了输入序列的语义信息。最后，在生成阶段（Generate），根据编码器生成的向量表示，生成器将其作为输入，并依次生成输出序列的各个元素。LEC法在自然语言生成任务中经常被使用，如机器翻译、文本摘要、语音合成等。通过学习输入序列的信息，并利用生成器和编码器的协同工作，LEC法能够生成符合语义和语法规则的自然语言文本或序列。