ICLRJan, 2018

MaskGAN：通过填充提升文本生成质量

PDF
TL;DR该论文介绍了使用生成对抗网络（GANs）作为神经文本生成模型的训练方法，提高生成样本的质量，并通过 actor-critic 条件 GAN 与最大似然方法对比说明了其效果更好。
neural text generation modelsautoregressive language modelsgenerative adversarial networksactor-critic conditional gansample quality
发现论文，激发创造
  • TextGAIL: 文本生成的生成对抗模仿学习

    本文提出一种基于预训练语言模型的文本生成生成对抗性学习框架，采用对比鉴别器和近端策略优化来稳定和改进文本生成性能，实验证明该方法在无条件和有条件文本生成任务上均优于 MLE 基线。

    Apr, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 对抗特征匹配的文本生成

    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。

    Jun, 2017

  • 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

  • ColdGANs: 使用谨慎的采样策略驯服语言 GANs

    本文提出一种名为 ColdGANs 的综合探索策略的 GAN 框架，用于解决基于 Maximum Likelihood Estimation 培训的文本生成算法的局限性，并展示了 ColdGANs 相比于其他 RL 算法以及 MLE 在三个文本生成任务中的效果更好。

    Jun, 2020

  • 基于循环生成对抗网络的语言生成，无需预训练

    本文提出一种利用课程学习和逐步教授 RNN 编写难度递增且长度可变的序列的方法，从而使其能够使用 GANs 生成文本。

    Jun, 2017

  • 生成对抗训练可以提高神经语言模型的表现

    本文提出了一种基于生成对抗网络和对抗性训练的正则化方法，可以在神经语言模型中防止过拟合，与常见的对抗性训练方法相比，本方法不需要经过时间的二次反向传播，并且其开销不超过基准方法的 20%。

    Nov, 2022

  • 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