A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents

这是ACL2015的一片关于自然语言生成的文章，paper链接https://arxiv.org/abs/1506.01057，一作是李纪为大神（据说是stanford CS方向第一个3年毕业的PHD），现在是香侬科技的创始人，作者homepage http://stanford.edu/~jiweil/index.html，code在github上面已经released出来了https://github.com/jiweil/Hierarchical-Neural-Autoencoder。
个人瞎扯：久仰李纪为大神，一直都想拜读一下他的文章，因此就选了这篇google citation最高的文章。
文章要做的事情：
输入：一段自然语言　　　　　　输出：一段自然语言

文章在Wikipedia和Hotel Reviews这两个datasets上面生成的一些例子如下所示。

三个方法（接下来会介绍）在两个数据集上面定量分析的实验结果如下所示。

method
standard sequence to sequence model

hierarchical sequence to sequence model

hierarchical sequence to sequence model with attention