weighted_hybrid_transformer：一种编码器-解码器变压器模型，可以通过几种训练变体进行实验

weighted_hybrid_transformer 在“开放字幕”数据集上进行训练的编码器-解码器变压器模型。 变压器有四个变体，可以“混合”，“加权”，“ weighted_plus”和“基线”使用。 “混合”模型是一个多任务转换器，除了执行响应生成外，还执行响应检索和重新排序任务。 “加权”和“加权加”模型对高频词的交叉熵损失应用修饰符，以减少其在数据集中过分表达的影响，并在理论上减少模型的产生。 “基准”是没有上述任何一项的常规变压器。 所使用的特定变压器架构在很大程度上是Vaswani等人（2017） 变压器的较小版本。 依存关系： 张量流> = 2.3.1 nltk> = 3.5 数据集> = 1.2.0 胭脂> = 1.0.0 这些文件可以通过Trainer类进行操作。 实例化Trainer类时，可以更改有关模型超参数的特定详细信息。 见下文： trainer