Seq2Seq模型应用案例之ScheduledEmbeddingTrainingHelper：
Tensorflow最新的Seq2Seq案例请参考官网：https://github.com/tensorflow/nmt 这里不再赘述。
在之前的博客中https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/87114665提及模型训练与模型预测的差异性，Tensorflow提供了ScheduledEmbedding的机制，训练时候解码器加入了抽样概率，按epoch的进度逐渐提高抽样概率：概率抽样为0的时候ScheduledEmbedidngTrainingHelper相当于TrainingHelper，概率抽样为1的时候ScheduledEmbedidngTrainingHelper相当于GreedyEmbeddingHelper，在0到1之间按照概率抽样目标词做预测。ScheduledEmbeddingTrainingHelper比没有实施计划采样的效果较好。
# 0.0 ≤ sampling_probability ≤ 1.0
# 0.0: no sampling => `ScheduledEmbedidngTrainingHelper` is equivalent to `TrainingHelper` 可能过拟合！
# 1.0: always sampling => `ScheduledEmbedidngTrainingHelper` is equivalent to `GreedyEmbeddingHelper`
# Inceasing s
