where \(\max (\cdot )\)  represents an element-wise max-pooling of vectors. During training, the event selector selects events through a Gumbel softmax resampling [1]}, which enables us to train the model in an end-to-end manner without breaking a differentiable chain. This indicates that the loss computed on the sentence generator is backpropagated to the event selector. During inference, the model selects event index based on the argmax of \(p(c_t=n|{t}^{l},\mbox{$H$})\) .

где \(\max (\cdot )\) представляет собой элементвязанный max-пулинг векторов. Во время обучения, селектор событий выбирает события через переотсэмплирование Гумбеля софтмакс [1],что позволяет обучить модель в конце концов, не разрушая дифференцируемую цепь. Это означает, что потеря, рассчитанная на генераторе предложений, обратно передается на селектор событий. Под исчислением, модель выбирает индекс события на основе argmax от \(p(c_t=n|{t}^{l},\mbox{$H$})\).