与句子生成任务类似，对话生成以每组Dialogue作为“样本-标签”对，循环神经网络RNN_1对Dialogue上文进行编码，再用另一个循环神经网络RNN_2对其进行逐词解码，并以上一个解码神经元的输出作为下一个解码神经元的输入，生成Dialogue下文，需要注意的是：在解码前需配置“开始”标记 _，用于指示解码器Decoder开启Dialogue...
再用另一个循环神经网络RNN_2对其进行逐词解码,并以上一个解码神经元的输出作为下一个解码神经元的输入,生成Dialogue下文,需要注意的是:在解码前需配置“开始”标记 _,用于指示解码器Decoder开启Dialogue下文首词(or 字)的生成,并配置“结束”标记 _,用于指示解码器结束当前的 Text Generation 进程...
Motivation: Generative Adversarial Networks (GANs) for text generation have recently received many criticisms, as they perform worse than their MLE counterparts [3, 26, 25]. We suspect previous text GANs’ inferior performance is due to the lack of a reliable guiding signal in their discriminator...
4.2. SeqGAN 和 Conditional SeqGAN 前面说了这么多,终于迎来到了高潮部分:RL + GAN for Text Generation,SeqGAN[17]站在前人RLText Generation的肩膀上,可以说是GAN for Text Generation中的代表作。上面虽然花了大量篇幅讲述RLChatBot的种种机理,其实都是为了它来做铺垫。试想我们使用GAN中的判别器D作为强化学习...
However, achieving similar success in NLP would be more challenging due to the discrete nature of text. In this work, we introduce a method using knowledge distillation to effectively exploit GAN setup for text generation. We demonstrate how autoencoders (AEs) can be used for providing a ...
前面说了这么多,终于迎来到了高潮部分:RL + GAN for Text Generation,SeqGAN[17]站在前人RL Text Generation的肩膀上,可以说是GAN for Text Generation中的代表作。上面虽然花了大量篇幅讲述RL ChatBot的种种机理,其实都是为了它来做铺垫。试想我们使用GAN中的判别器D作为强化学习中奖励 的来源,假设需要生成长度为...
前面说了这么多,终于迎来到了高潮部分:RL + GAN for Text Generation,SeqGAN[17]站在前人RL Text Generation的肩膀上,可以说是GAN for Text Generation中的代表作。上面虽然花了大量篇幅讲述RL ChatBot的种种机理,其实都是为了它来做铺垫。试想我们使用GAN中的判别器D作为强化学习中奖励 ...
GAN for NLP (论文笔记及解读) GAN+Text对抗文本生成paperReading Role of RL in Text Generation by GAN(强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色) 一些论文 《Generating Text via Adversarial Training》 GAN+文本生成:让文本以假乱真(上) 为什么不能用GAN来干NLP ...
论文 3：BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation 作者：Thibault Sellam、Dipanjan Das、Ankur P. Parikh 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.04696.pdf 摘要：过去几年，文本生成取得了显著的进展。但是，评估指标却出现了滞后，这是因为 BLEU 和 ROUGE 等最流行的机器翻译自动评估方法可能与人类...
本文为下篇,上篇参见强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色(Role of RL in Text Generation by GAN)(上)。 5. 一些细节 + 一些延伸 上文所述的,只是 RL + GAN 进行文本生成的基本原理,大家知道,GAN在实际运行过程中任然存在诸多不确定因素,为了尽可能优化 GAN 文本生成的效果,而后发掘更多GAN在NLP领域...