对论文里Transformation Module这一部分不太理解

[Heresyrac]

想请问论文中的意思是说，对于每种类型的依赖，比如intra+coref，inter+relate，文中的意思是说每种类型共享一个神经网络？这边好像分了6种类型，就是这一块总共有6个独立的神经网络？然后根据sij的值来选择，具体使用哪个网络计算？

[Heresyrac]

还有就是这一块里提到的bl,sij，没有看懂是什么意思，具体而言这个值是怎么得出的呢？不是训练得到的？还是人为给六种依赖设置了六个值？

[BenfengXu]

想请问论文中的意思是说，对于每种类型的依赖，比如intra+coref，inter+relate，文中的意思是说每种类型共享一个神经网络？这边好像分了6种类型，就是这一块总共有6个独立的神经网络？然后根据sij的值来选择，具体使用哪个网络计算？

6种类型，除NA外有5种类型，每种都有它自己对应的module，module的结构是一样的，module的参数每个s_ij各不相同，一共有5种，比如矩阵A，网络里一共存储了5个，根据sij来决定具体A的参数是五个中的哪一个。

[BenfengXu]

还有就是这一块里提到的bl,sij，没有看懂是什么意思，具体而言这个值是怎么得出的呢？不是训练得到的？还是人为给六种依赖设置了六个值？

分别随机初始化，然后经过梯度传播，网络训练，学习得到的。和其他的矩阵module是一样的，只不过bl,sij的参数只有一维，即一个数值。