详细解读：Image-to-Markup Generation with Coarse-to-Fine Attention中的Row Encoder

在Image-to-Markup Generation with Coarse-to-Fine Attention这篇论文中，Row Encoder是指文本序列编码器的一部分，它的作用是将标注文本序列中的单词按照行的结构进行编码。具体来说，Row Encoder接收标注文本序列，将文本序列中的每个单词表示为一个向量，并将同一行的单词向量拼接成一个行向量。这样，Row Encoder就将标注文本序列中的每一行都编码成了一个行向量序列。

Row Encoder使用了双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）作为编码器，通过前向和后向LSTM网络分别对输入的单词序列进行建模，得到每个单词的向量表示。然后，将同一行的单词向量拼接成一个行向量，作为该行的表示。最终，Row Encoder将所有行的向量拼接起来，得到整个标注文本序列的编码表示。

值得注意的是，Row Encoder的输出作为后续的注意力机制的输入，用于指导模型在图像中寻找与当前行相对应的区域。同时，Row Encoder还与另一个编码器——图像特征编码器进行交互，共同指导模型生成标注文本序列。在整个模型中，Row Encoder起到了将标注文本序列中的行结构信息编码成向量表示的作用，为后续的生成过程提供了重要的指导。