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文中并未展示模型生成的诗歌等, 具体效果如何呢？ 3. Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 论文链接：https:///pdf/1701.06547.pdf 论文源码：https://github.com/jiweil/Neural-Dialogue-Generation 这篇论文是2017年1月26号上传到 arxiv上的，属于最新的 GAN 用于 NLP 的论文。文中主要用对抗性训练 (adversarial training) 方法来进行开放式对话生成 (open-domain dialogue generation)。文中把这项任务作为强化学习(RL)问题，联合训练生成器和判别器。和 SeqGAN 一样，本文也是使用判别器D 的结果作为 RL 的 reward 部分，这个 reward 用来奖励生成器G，推动生成器G 产生的对话类似人类对话。 总体来说，本文的思路和 SeqGAN 是大体一样的，但是有几处不同和改进的地方： (1) 因为本文是用于开放式对话生成，所以文中的生成器采用 seq2seq 模型 (而非普通的 LSTM 模型)。 判别器则采用了 hierarchical encoder (而非 CNN)。 (2) 采取了两种方法为完全生成或者部分生成的序列计算 reward。除了 Monte Carlo search (与 SeqGAN相似) 方法，本文新提出了一个能对部分生成的序列进行 reward 计算的方法。使用所有完全 (fully) 和部分 (partially) 解码的序列来训练判别器会造成 overfitting。早期产生的部分(partially)序列会出现在许多的训练数据中，比如生成的第一个 token y_1 将会出现在所有的部分生成 (partially generated) 的序列里。所以本文提出仅仅分别从正(positive)序列 y 和负(negative)序列y-的每个子序列中随机地选取一个 sample 来训练判别器D。这个方法比 Monte Carlo search 更快速，但是也会使得判别器更弱，更不准确。 (3) 在 SeqGAN 中，生成器只能间接的通过判别器生成的 reward 来奖励或者惩罚自己所产生的序列。而不能直接从 gold-standard 序列中直接获取信息。 这种训练方式是脆弱的，一旦生成器在某个训练 batch 中变坏，判别器将会很容易对生成的句子进行判断 (比如 reward为0 )，此时生成器就会迷失。生成器只知道现在生成的句子是坏的，但是并不知道如何调整才能使得生成的句子变好。为了解决这个问题，在生成器的更新过程中，本文输入了 human-generated responses。对于这些 human-generated responses， 判别器可以将其 reward 设置为1。这样生成器可以在上述情况下仍能生成好的 responses。 (4) 训练过程中，有些针对 dialogue system 的设置(trick)。这部分内容，读者可以参考 Jiwei Li 之前的关于 dialogue system 的论文。 部分实验结果：
值得思考的地方：文中只尝试用判别器的结果作为 reward, 结合 原文作者之前在 dialogue system 文中提出的其他 reward 机制(e.g., mutual information)会不会提高效果？ 4. GANs for sequence of discrete elements with the Gumbel-softmax distribution 论文链接：https:///pdf/1611.04051.pdf 相比前面两篇论文，本文在处理离散数据这个问题上则比较简单暴力。 离散数据 (用one-hot方法表示)一般可以从多项式采样取得，例如由softmax函数的输出p = softmax(h)。 根据之前的概率分布，以p的概率进行采样y的过程等价于：y=one_hot(argmax_i(h_i g_i)) , 其中g_i是服从Gumbel distribution (with zero location and unit scale)。然而one_hot(argmax(.)) 是不可微分的。 与原始GAN不同，作者提出了一种方法来近似上面的式子： y = softmax(1/ r (h g))。这个公式是可以微分的。算法结构如下：
本文的实验部分做得比较粗糙，只展示了生成得context-free grammar, 并未在生成其他文本数据上做实验。 总的来说，这篇论文本身方法还值得改进，也可以值得借鉴下。 5. Connecting generative adversarial network and actor-critic methods 论文链接：https:///pdf/1610.01945.pdf Actor-critic methods [2]: 许多RL方法 (e.g., policy gradient) 只作用于policy 或者 value function。Actor-critic方法则结合了policy-only和value function-only 的方法。 其中critic用来近似或者估计value function，actor 被称为policy structure, 主要用来选择action。Actor-critic是一个on-policy的学习过程。Critic模型的结果用来帮助提高actor policy的性能。 GAN和actor-critic具有许多相似之处。Actor-critic模型中的actor功能类似于GAN中的generator， 他们都是用来take an action or generate a sample。Actor-critic模型中的critic则类似于GAN中的discriminator, 主要用来评估 actor or generator 的输出。具体的相同和不同点，感兴趣的朋友可以仔细阅读原文。 这篇论文主要贡献在于从不同的角度来说明了GAN和actor－critic模型的相同与不同点，从而鼓励研究GAN的学者和研究actor-critic模型的学者合作研发出通用、稳定、可扩展的算法，或者从各自的研究中获取灵感。 最近Bahdanau等大神提出了用actor-critic模型来进行sequence prediction [3]。虽然[3]中并没有用到GAN，或许对各位能有启发。 用类似的思想，GAN在sequence prediction上也许也能取得的比较好的效果？ [1] 深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展 [2] Actor-Critic Algorithms [3] An actor-critic algorithm for sequence prediction 笔者最近也在关注和从事 non-goal-oriented dialogue system 以及 goal-oriented question answering 的研究， please feel free to contact me if you have similar interests. 新浪微博：杨敏_HKU，Wechat: yangmin19911129
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