指针详解

A：对于

生成

（

Gen

ation

，PGN）的cov

age机制代码实现，主要包括以下几个步骤：

1. 首先需要定义一个cov

age向量，代表词汇表中每个单词的覆盖次数，初始值设为零向量。假设词汇表大小为V，则cov

age向量的维度为V。

2. 在每个时间步，计算当前decod

生成的单词在词汇表中的索引，然后将该索引对应的cov

age向量元素加一。

3. 在当前时间步，定义一个cov

age损失函数，计算当前时间步生成的单词的cov

age向量与前面所有时间步的cov

age向量之间的差异，即两个向量的点积和。损失函数的作用是鼓励模型生成未被覆盖的单词，防止模型重复生成已经出现过的单词。

4. 将cov

age损失函数的结果加入到整个模型的损失函数中，参与模型的优化过程。

以下是一个简单的Python实现代码（仅供参考）：

# 初始化cov

age向量

cov

age = np.z

os(vocab_size)

# 在每个时间步计算cov

age损失函数

for t in range(decod

_seq_len):

# 计算当前时间步的cov

age向量

covloss = tf.reduce_sum(tf.minimum(cov

age, 1.0))

# 计算当前时间步的损失函数

loss += covloss

# 更新cov

age向量

word_idx = decod

_input[t]

cov

age[word_idx] += 1.0

# 将cov

age损失函数加入到整个模型的损失函数中

total_loss = loss + cov_loss_coeff * covloss

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