W is the total number of words in a

W is the total number of words in all N samples, P ^
is the learned distribution and ri, oi are the i-th response
and original message. Note that in the equation above only
response terms are factored into Pr. The perplexity of the
Smart Reply LSTM is 17:0. By comparison, an n-grams
language model with Katz backoff [11] and a maximum order of 5 has a perplexity of 31:4 on the same data (again,
computed only from response terms).

Kết quả (Việt) 1:

W là tổng số từ trong tất cả các mẫu N, P ^học được phân phối và ri, oi là phản ứng i-thvà tin nhắn ban đầu. Lưu ý rằng trong phương trình trên chỉđáp ứng điều kiện có yếu tố xác định Pr. perplexity của cácLSTM trả lời thông minh là 17:0. Bằng cách so sánh, một n-gamngôn ngữ mô hình với Katz Potentially [11] và một trật tự tối đa 5 có một perplexity 31:4 trên cùng một dữ liệu (một lần nữa,tính toán chỉ từ đáp ứng điều kiện).

Kết quả (Việt) 2:

W là tổng số từ trong tất cả các mẫu N, P ^
là phân phối học và ri, oi là phản ứng thứ i
và thông báo ban đầu. Lưu ý rằng trong phương trình trên chỉ có
điều kiện đáp ứng được tính vào Pr. Các lúng túng của
Reply LSTM thông minh là 17: 0. Bằng cách so sánh, một n-gram
mô hình ngôn ngữ với Katz backoff [11] và một trật tự tối đa 5 có một sự bối rối của 31: 4 trên cùng một dữ liệu (một lần nữa,
tính chỉ từ ngữ phản ứng).