查询结果:   沈杰,瞿遂春,任福继,邱爱兵,徐杨.基于SGAN的中文问答生成研究[J].计算机应用与软件,2019,36(2):194 - 199.
中文标题
基于SGAN的中文问答生成研究
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
47
英文标题
CHINESE QUESTION ANSWER GENERATION BASED ON SGAN
作 者
沈杰 瞿遂春 任福继 邱爱兵 徐杨 Shen Jie Qu Suichun Ren Fuji Qiu Aibing Xu Yang
作者单位
南通大学电气工程学院 江苏 南通 226019 德岛大学先端科学技术部 日本 德岛 7708506    
英文单位
School of Electrical Engineering, Nantong University, Nantong 226019, Jiangsu, China Faculty of Engineering, The University of Tokushima, Tokushima 7708506,Japan    
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
基金项目
国家自然科学基金项目(61473159)
作者资料
沈杰,硕士生,主研领域:智能机器人,对话生成,语义匹配。瞿遂春,教授。任福继,教授。邱爱兵,副教授。徐杨,本科生。 。
文章摘要
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。
Abstract
Generating antagonistic network(GAN) is only suitable for solving continuous data, while Chinese dialogue model training lacks high-quality sample data sets. This paper has a study on the Chinese question and answer generation of open domain. However, dialog text is discrete data, so the use of GAN is limited. Therefore, we designed a new model called SGAN (sequence GAN) to solve these problems. SGAN extended the GAN by using a method called reinforcement learning to train the generator to solve the problem of sequence generation. SGAN also used a policy gradient called actor-critic to train the networks. The precision and recall rate were used as the evaluation indexes of the model. Experimental results show that the proposed dialogue sequence adversarial model can generate enough dialogue samples to confuse the artificial-provided samples.
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