仿真训练

`Seq2seq + attention`，通过构建一些专有词汇表和文本数据的处理，`Rouge-L`最高到30，会有`OOV`和词语重复问题`Point-generater Network`解决了`OOV`的问题，减小`Vocab`大小，加快收敛速度，采用`coverage`机制，减少文本摘要生成词语重复问题，`Rouge-L`达到45分左右，提升50%
训练策略上调整，采用`schedule sampling`策略，同时为了生成的多样性，改造`beamsearch`，效果提升10%
熟悉脑仿真训练框架nest brainpy
熟悉深度学习框架 PyTorch Tensorflow