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| Input | output |
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| pattern |
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| a NN i VBP JJ the |
| and have NN i JJ NNS |
| this is NNS NN |
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| i had NN JJ |
| ... |
| Input | output |
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| Input | output |
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| Input | output |
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| Input | RNN | RNN+rule |
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| product_ID | user_ID | review | output |
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相较上周的模型，本模型主要在层数以及迭代次数上有所增加，上图是迭代420次的的结果。虽然从结果看效果还是不理想，但整体的句子骨架已经出来了，句子中的部分词语之间也存在了相关性。例如，输入this is a well built calculator，虽然后面句子没有产生关于计算器的描述，但是生成了glue inkjet cardboard have the greasy，表示蓝色墨水盒很润滑。
相比较古诗生成、莎士比亚诗句生成，从实验数据上来看，Amazon的数据噪声比较大，从肉眼来看，很多训练的评论数据根本不能成为一句通顺的话，导致预测结果不是很理想。此外，从重现古诗生成以及莎士比亚诗词生成的结果来看，其实他们的实验结果有一些“水分”，并不能生成通顺的句子，只是能生成相似风格的语言。因此，我换了一批京东的数据进行训练，从实验效果来看，生成的句子还是能看的，但是由于时间比较仓促，我没有更改实验的任何参数，在接下来一周我要做的事情主要是将生成的模板和2-gram应用到模型中，并更改loss函数，争取得到更好的结果。