ICMLJun, 2017

对抗特征匹配的文本生成

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TL;DR该研究提出了一种通过敌对训练生成逼真文本的框架，采用了 LSTM 作为生成器，卷积网络作为判别器，并使用核距离度量匹配真实和合成句子的高维潜在特征分布，从而缓解了模式崩溃问题，并在定量评估方面表现出优越性，证明了该模型可以生成逼真的句子。
generative adversarial networktext generationlong short-term memory networkconvolutional networkkernelized discrepancy metric
发现论文，激发创造
  • 生成对抗文本到图像的合成

    利用递归神经网络和深度卷积生成对抗网络构建了新的深度架构和 GAN 公式，将字符转换为像素，有效地将文本和图像建模相结合，从而实现了从详细文本描述中生成花和鸟的逼真图像的能力。

    May, 2016

  • 使用生成对抗网络进行文本生成的调查

    本篇论文介绍了最近使用生成对抗网络进行文本生成的研究和进展，并对基于对抗学习的文本生成的三种可能选择（即 Gumbel-Softmax 分化，强化学习和修改训练目标）进行了综述。

    Dec, 2022

  • 特征迁移距离的对抗文本生成

    通过使用最优传输的方法改进文本生成 GAN，采用新型度量 Feature-Mover's Distance 匹配真实和合成句子的潜在分布，有效解决了现有方法中的模式崩溃和脆弱训练等问题，在无条件文本生成、非平行文本风格转移和无监督密码破解等任务上均取得了优异表现。

    Sep, 2018

  • 基于序列条件的手写文本图像对抗生成

    该研究提出了一种基于生成对抗网络的系统，可以合成手写单词的合成图像，并在将其与现有训练数据集集成后通过改进通用 GAN 体系结构进行离线手写文本识别。

    Mar, 2019

  • 使用生成对抗网络生成无监督文本嵌入空间以进行文本合成

    本文提出了一种名为 TESGAN 的框架，使用连续文本嵌入空间而非离散标记以解决梯度反向传播的问题，通过无监督学习来克服数据记忆问题，从而能够合成具有潜力的新句子。

    Jun, 2023

  • 使用感知损失的对抗网络进行文字到图像的合成

    本文提出一种改进的基于 GAN 的文本图像生成方法，通过优化感知损失函数，可以生成更具感染力、质量更高的鸟和花卉的合成图像。

    Aug, 2017

  • 自然语言的对抗生成

    本文探讨了使用 GAN 自学习等机制解决自然语言生成中离散输出空间问题；通过实验表明，提出的模型在中文古诗生成数据集上取得了最新的高分，可以生成自由语序和概率性上下文无关语法。此外还介绍了一个条件模型，可根据句子特征生成序列。

    May, 2017

  • 对抗特征学习

    通过设计 BiGANs 模型实现 GANs 的逆向学习与无监督特征学习以及其在辅助监督鉴别任务中的有效性。

    May, 2016

  • 无需强化学习的对抗文本生成

    本文利用自编码器生成低维度语句向量空间，再用生成对抗网络利用这个空间生成真实文本，与竞争基线相比，经人工审核和 BLEU 分数表明模型可以生成逼真的文本。

    Oct, 2018

  • 语言生成的对抗排名

    本文提出了一种新颖的生成对抗网络 RankGAN，用于生成高质量的自然语言描述，其通过给定一个参考组来分析和排名一组人工编写和机器编写的句子，通过相对排名分数来评估数据集的质量以帮助学习更好的生成器，并使用策略梯度技术来优化 RankGAN。多个公共数据集的实验结果清楚地证明了所提出方案的有效性。

    May, 2017