在 tensorflow 中根据句子依赖解码多个句子
Decoding multiple sentences in tensorflow with respect to the sentence dependencies
来自 github 的 translate.py 文件中的 decode 函数包含行 model.batch_size = 1 # We decode one sentence at a time.
在这个例子中，我要解码的不是一个句子，而是三个句子：
- 这是今天的 MovieWorld 放映时间表。
- 寻找黄金会员的特别优惠。
- 参观后，请return配戴3D眼镜。
现在，我怎样才能确保解码函数考虑到句子之间的依赖关系？我希望模型在解码句子 2 和 3 时考虑句子 1。
我只需要更改 model.batch_size 还是其他任何内容？
神经翻译模型通常被训练为一次翻译一个句子。这意味着将三个句子一起解码几乎没有优势。如果你想这样做，你可以尝试将它们连接成一个由三个句子组成的字符串，然后对其进行解码。
来自 github 的 translate.py 文件中的 decode 函数包含行 model.batch_size = 1 # We decode one sentence at a time.
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现在，我怎样才能确保解码函数考虑到句子之间的依赖关系？我希望模型在解码句子 2 和 3 时考虑句子 1。
我只需要更改 model.batch_size 还是其他任何内容？
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