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Author: coderZMR

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 # GGNN_Graph2Seq
 
-# 包含Greed Search和Beam Search的两种Decoder实现
+# 包含Greed Search和Beam Search的两种Decoder实现：
 ## Beam Search的实现
-### 实现的Beam Search的思想采用的是Pointer-Network中的Beam Search思想
-### Beam Search目前每次迭代时的搜索空间是 Beam Size * 2 其中 Beam Size == 10
-### Beam Search目前的排序规则采用的是对序列中每个元素的log概率之和的平均值进行的排序
+### 实现的Beam Search的思想采用的是Pointer-Network中的Beam Search思想；
+### Beam Search目前每次迭代时的搜索空间是 Beam Size * 2 其中 Beam Size == 10；
+### Beam Search目前的排序规则采用的是对序列中每个元素的log概率之和的平均值进行的排序。
 
 # 注意：
-## 使用ggnn+variable+decoder_greedsearch_predict.py时需引入Hypothesis.py，Hypothesis.py是作为记录每次Beam Search之后的状态类
+## 使用ggnn+variable+decoder_greedsearch_predict.py时需引入Hypothesis.py，Hypothesis.py是作为记录每次Beam Search之后的状态类。