NSC+UPA的模型中，为什么句子层和词汇层得到的user, product表示不同？

[Junjieli0704]

在NSC+UPA的模型中，GetuEmbLayer.py里面有下面几行代码来区分是在句子层attention用user还是词汇层attention用user：
if self.name == 'uemb_sentence':
ualloc = T.alloc(u,maxsentencesum,T.shape(u)[0])
uflatten = ualloc.T.flatten()
else:
uflatten = u
self.output = Uemb[uflatten]
我想知道为什么需要分开处理？谢谢！

[Junjieli0704]

(⊙o⊙)…，突然想通了，已经懂了，谢谢！