【摘 要】
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生成对抗网络GAN(Generative adversarial networks)仅适用于解决连续型数据,同时中文对话模型训练缺乏高质量的样本数据集。研究开放域中文闲聊的问答生成,对话文本是离散型
【机 构】
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南通大学电气工程学院,德岛大学先端科学技术部
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473159)
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生成对抗网络GAN(Generative adversarial networks)仅适用于解决连续型数据,同时中文对话模型训练缺乏高质量的样本数据集。研究开放域中文闲聊的问答生成,对话文本是离散型数据,GAN的使用受到限制。设计新的序列对抗生成网络SGAN(Sequence GAN)来解决此问题。SGAN使用基于强化学习的生成器扩展GAN,可以解决序列生成问题。同时使用Actor-Critic策略梯度训练模型,评价指标采用精准度和召回率。实验结果表明,该对话序列对抗模型能够生成足够的对话样本混淆人为提供
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