长度问题

[yibiao]

请问一下关于处理输出长度可变的问题。
在训练过程中，您是将输入与输出处理到等长然后进行训练，这是只有当您知道目标标签才能进行的处理方式，那么用于测试时，假设不提供标签，如何处理输入呢？根据您的代码，您测试的时候也假设已知标签语句长度的情况下进行的

[Piji Li]

谢谢。在inference阶段，就是简单的在input后面补充mask，考虑到纠错问题变动不是太大，所以补充3-5个就好，补充太长效果会变的不可控。

[AnticPan]

对于变长文本纠错，我还有些疑问：

1. 训练阶段需要在每句话后补充mask吗？
2. 用添加了mask的样本训练，模型是否会学到输出长度要等于输入长度？
3. 构造的TtTSet数据集的相关统计信息（平均输入长度、平均输出长度、词错误率WER）
   希望您能解答，谢谢。