该研究提出了一种记忆增强神经模型，通过基于神经网络和具有符号功能的可变插槽进行变通泛化，实现变通组合能力。实验结果表明，在 well-known benchmark SCAN 上，该模型具有极强的组合泛化能力，以 100％精度解决了之前工作中面临的所有挑战。