Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning
作者来自香港大学和诺亚方舟实验室
Motivation
本文的模型通过借鉴人类死记硬背的模式，提出了CopyNet的模型机制。在很多谈话或者文章中，回答或者摘要的时候需要大量的copy源句子，那么如何copy？从什么地方开始copy？本文模型给出了一种解决方法。
Model
首先，该模型还是一个encoder-decoder的框架，基于attentive-based 的端到端的模型。
encoder
普通的双向RNN,生成的隐状态{h1,h2, ... , hn}表示为M.
decoder
decodr部分相对复杂，在这里decoder有两个模式，1.生成模式。2. copy模式。对于对话或者摘要，一如果完全copy源端，那么生成的回复肯定比较生硬，而且表达方面会欠缺很多东西。而端到端的生成模型，则可以生成一些符合语法并且geneal的回复，对于OOV的问题，不能很好的解决。那么将两者进行组合，可以很好的克服彼此的弊端。
另外，对于从哪开始copy的问题，作者将位置信息加入到了M中，然后通过类似注意力机制的方法去“注意”复制哪些信息，并将这种模式称做selective read。再加上attention-based 的decoder 的atentive read，这两种机制的 hybrid coordination 使得copynet的效果很不错。
词表：
对于decoder，作者并没有向传统的decoder那样用softmax求概率，在这里作者用了两个词表X，V. V 表示频率大的topK的词，和一般选取的词表方法一样。而X则表示，所有在源端出现一次的词，X和V有交集，如下图。
概率的计算公式：
其中
生成模式，用的线性映射，copy模式，用的非线性模式，并且作者表示tanh激励函数比其他函数要好。
到这，这里讲的都是上图Figure1里的红色方框里的东西，对于蓝色方框，作者对传统的decoder的输入进行了改进。除了输入st-1,和yt-1,ct ,作者将yt-1进行改进，除了自身的embedding外，还加入了类似attention的机制，对M进行加权求和，并且与yt-1的向量合并，共同作为输入，这样包含在M中的位置信息，以加权和的方式进入decoder，对于copy机制选择从哪里开始copy有很大的帮助。
这个机制就是selective read。
Experiments
作者分别在三个数据集（简单模式，摘要，对话）三个方面进行实验。实验结果都很惊艳。
