1、数据集：
-- 训练集（82943条记录）建立模型，基于汽车品牌、车系、问题内容与问答对话的文本，输出建议报告文本。
-- 测试集（20000条记录）使用训练好的模型，输出建议报告的结果文件。
- 主要任务：提取/整理有用的数据、整合成标准的训练数据/测试数据、生成词典、训练词向量等
- 模型：encode采用双向gru,decode采用gru的seq2seq结构；外加attention结构
- 训练方式：TeacherForcing
- 预测方式：beamSearch
- 存在缺陷：出现OOV问题、预测出现大量重复词
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pgn
-- rnn_decoder.py新增Pointer类，计算pgen系数
-- pgn.py中记录每一次的pgen
-- decoding.py中将attention概率与预测概率融合
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coverage
-- rnn_decoder.py中attention类进行修改，详见BahdanauAttentionCoverage
-- pgn.py中记录每一次的attention
-- loss.py中计算coverage_loss
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transformer+pgn
-- models/transformer.py中修改Decoder,在最后一层输出与attention计算pgen
-- models/transformer.py中PGN_TRANSFORMER中调用decoding.py中方法，将attention概率与预测概率融合