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基于SGAN的中文问答生成研究
被引量：
5
1
作者
沈杰
瞿遂春
+2 位作者
任福继
邱爱兵
徐杨
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第2期194-199,共6页
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(Sequ...
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的样本。
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关键词
问答系统
序列对抗模型
强化学习
Actor-Critic策略梯度
评价指标
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职称材料
题名
基于SGAN的中文问答生成研究
被引量：
5
1
作者
沈杰
瞿遂春
任福继
邱爱兵
徐杨
机构
南通
大学
电气工程学院
德岛大学先端科学技术部
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第2期194-199,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61473159)
文摘
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的样本。
关键词
问答系统
序列对抗模型
强化学习
Actor-Critic策略梯度
评价指标
Keywords
Question and answer system
Sequence antagonistic model
Reinforcement learning
Actor-critic policy gradient
Evaluation metrics
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SGAN的中文问答生成研究
沈杰
瞿遂春
任福继
邱爱兵
徐杨
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
5
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