Oct, 2022

使用时序 GAN 建模低资源语言的形态结构

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TL;DR本文讨论了使用仅有的 100 个样本字符串训练出的一个 GAN 生成人工语言字符串的方法，并探究其在计算语言学中对于建模低资源语言的形态学变化的应用。
generative adversarial networkscomputational linguisticslow-resource languagesgraphotacticsmorphological inflection
发现论文，激发创造
  • LIC-GAN：语言信息条件图生成 GAN 模型

    该研究介绍了一种使用语言模型和生成对抗网络相结合的方法，通过优化可微模型，直接生成图形，以此解决了在可能的图形离散和广泛的空间中进行昂贵的搜索过程的问题。该方法得分为 0.36 和 0.48，与 ChatGPT 一样表现良好，具有所需的特性增益。

    Jun, 2023

  • 通过敌对训练利用多语言能力在低资源神经机器翻译中的应用

    本文提出了一个 DAASI 方法用于多语言语言对的句子插值， 该方法可通过学习源语言和目标语言的中间潜在表示来优化基于 GAN 的多语言翻译模型。实验证明，在低资源语言对上，该方法的表现超过了现有的最先进方法，性能提高了最多 4 BLEU 分数。

    Mar, 2023

  • 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

  • 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

  • 使用生成对抗网络进行低资源情感分析的数据增强

    本文介绍使用生成式对抗网络 (GANs) 模型进行数据增强以改善情感分类器泛化能力的方法，通过对资源有限数据集训练 GAN 模型，并探索不同技术进行 GAN 模型训练，并分析了生成数据的质量以及使用 t-SNE 方法在二维空间中对生成数据和实际数据的可视化分析。

    Feb, 2019

  • 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

  • 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

  • 利用生成对抗网络增强角色设计师的创造力

    本文使用生成对抗网络的生成结果作为认知组件，以增强角色设计师在为不同的多媒体项目概念化新角色时的创造力。同时，本文通过在新的可视化角色数据集上使用单个图形处理器从头开始训练不同的 GAN 架构（包括转移学习和数据增强技术），并使用混合方法评估了生成视觉品质对角色设计师机构概念化新角色的认知价值。研究表明，本方法对该上下文的实施非常有效，将作为一个由人与机器共同设计的工作流程进一步评估。

    May, 2023

  • 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

  • 多重对抗学习用于跨语言单词嵌入

    提出了一种基于多对抗学习的新方法，用于在远程语言之间诱导跨语言词嵌入，改善了以往单映射方法的性能，特别是对于远程语言的情况

    Oct, 2020