總結- 目前嘗試的內容：純文字生成，詩歌生成，唐詩生成，機器翻譯，ir,中文分詞，文字分類
- 主要思路:考慮使用d進行真假判別，然後用rl的policy gradient的方式來打分和更新
- 使用word2vec之類的連續向量，微調之後不能代表乙個有意義的詞語，可以考慮取最近的點,但是存在bias，對於部分生成的序列，十分難判斷其在之後生成整個序列時的分數
- ir gan 沒有使用attention機制
- 生成文字的方法：gumble softmax,policy gradient
- gan可能適合的方向：半監督學習，文字分類
- 後續各種文字生成+gan都是用seqgan的套路，另外一種做法是在文字自編碼器中的編碼層做對抗訓練
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1.sequence generative adversarial nets with policy gradient
2.gans for sequences of discrete elements with the gumbel-softmax distribution generating
3.text via adversarial training
4.generating sentences from a continuous space
5.generating text with deep reinforcement learning
6.deep reinforcement learning for dialogue generation
7. generating text via adversarial training
8.adversarial learning for neural dialogue generation
9.seqgan: sequence generative adversarial nets with policy gradient
10.gans for sequence of discrete elements with the gumbel-softmax distribution
11.generative adversarial text to image synthesis
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經典資料集介紹 資料集和模型的開發時間軸 來自chen danqi博士 其中黑色為資料集，藍色為模型 1.資料集cnn dailymail及模型attentive reader teaching machines to read and comprehend 2.模型stanford attenti...
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