根据句子依赖关系对tensorflow中的多个句子进行解码

Question

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，我想解码的不是一句，而是三句：

1. 这是今天的MovieWorld影院时间表
2. 寻找黄金会员的特别优惠
3. 参观结束后，请归还3D眼镜

现在，我如何确保解码函数将句子之间的依赖关系考虑在内？我希望模型在解码第2和第3句时考虑到第1句。

我只需要更改model.batch_size或其他任何东西吗？

Answer 1

神经翻译模型通常被训练成一次只做一句话。这意味着把这三个句子一起解码几乎没有什么好处。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