oyang_hesu的博客

主要结构可见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44137296 提及的point network可以尝试了解。

模型比较简单，就是将k个decoder结合在一起。值得注意的点应该是论文提出的损失函数。

模型就是 残差 堆积 LSTM Networks。值得看看。

模型有点像 k个解码器串联 。D-PAGE 就有点像并联hhh

模型主要是在encoder上有巧妙的构思，也基本上是在Seq2Seq+attention的基础上做的改进： 模仿人类行为设置了两个encoder： 一个是copy encoder，为了解决低频词汇paraphrase以后出现UNK的问题； 一个是generate encoder，为了解决多样性的问题。 另一个创新的点在于，作者设置了一个writing model predict...