#####好好好#####GAN 在文本生成上的一些体会

本文探讨了SeqGAN框架下的GAN - based文本生成模型。指出该模型在工程应用中存在问题,如对抗训练作用小,主要问题包括稀疏奖励和蒙特卡罗搜索开销大。还给出了相应解决方案,如DP - GAN、SentiGAN等,最后对未来RL和NLP结合的方向表示期待。

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先抛出我的结论:

SeqGAN 这一框架下的 GAN-based 文本生成模型,work 很大程度上是 training trick 的堆砌,并不适合工程应用,但依旧值得探索,或者蹭热点发 Paper

这段时间做用 GAN 做文本生成还是蛮多的,这里指的是 SeqGAN 这一框架,其简要特点如下:

  1. RNN-based Generator + Classifier-based Discrminator:用一个 RNN 来建模 language model; CNN 之类分类器来对生成的文本/真实文本进行判别,或者是对文本的某种属性进行判定
  2. 利用 MLE 进行 Pretrain:让 G 和 D 具备初始的能力
  3. 利用 Monte Carlo 来得到 reward,通过 Policy Gradient 指导 Generator 更新

起初我也是为止着迷,认为这一框架非常 fancy,但是随着时间推移,跑了不少实验之后发现,adversarial training 在其中起到的作用实在是微不足道(对比之前的 MLE pretrain,adversarial training 并不会带来生成文本质量的显著提升),为什么呢?接下来谈一下 Adversarial Training 在 Text Generation 中的两个主要的问题。

Problem

Sparse reward

adversarial training 没起作用很大的一个原因就在于,discriminator 提供的 reward 具备的 guide signal 太少,Classifier-based Discriminator 提供的只是一个为真或者假的概率作为 reward,而这个 reward 在大部分情况下,是 0。这是因为对于 CNN 来说,分出 fake text 和 real text 是非常容易的,CNN 能在 Classification 任务上做到 99% 的 accuracy,而建模 Language Model 来进行生成,是非常困难的。除此以外,即使 generator 在这样的 reward 指导下有一些提升,此后的 reward 依旧很小。从这一点出发,现有不少工作一方法不再使用简单的 fake/true probability 作为 reward,我在之前的 GAN in NLP Notes 中也提到了有 LeakyGAN(把 CNN 的 feature 泄露给 generator),RankGAN (用 IR 中的排序作为 reward)等工作来提供更加丰富的 reward;另一个解决的思路是使用 language model-based discriminator,以提供更多的区分度,北大孙栩老师组的 DP-GAN 在使用了 Languag model discrminator 之后,在 true data 和 fake data 中间架起了一座桥梁:

DP-GAN

从而 discriminator 不再是非 0 即 1。据其他同学的一些经验,DP-GAN 的实验效果也是非常不错的,这一点或许可以和之前的两个数据流型分布中间没有交集有关,使用了更 distinguishable 的 reward 之后,fake data 的分布和 true data 的分布加大了,GAN 的距离度量才有了变化。

在 SeqGAN 以及后续的很多工作之中,对于 Reward 的评估都是基于句级别的,也就是会先使用 Monte Carlo Search 的方法将句子进行补全再交给 Discriminator,但是这个采样方法的时间复杂度是 $O(n mL^2)$,其中 $n$ 是 batch size,$m$ 是采样的次数,$L$ 是句子的 max len。就 SeqGAN 的实验来说,$m = 16$ 并且 $L=20$ ,速度尚且可以接受,但是如果我们需要去生成一篇文章 $L=200$,那么每次计算 reward 就会来带很大的开销,我个人的体验是在 Tesla M40 上 $L$ 在 100 左右,$m = 16, n = 64$ 一个 batch 需要 230 s。对于常见的万级别的 corpus,一个 Epoch 的训练时间就到了一天,而最终对于性能的提升还不如 MLE 一个 epoch 来的显著,这也是我为什么不建议在工程上使用的很大程度的一个原因。

Solution

  • Sparse Reward:这里可以用的除了 DP-GAN 以外,SentiGAN 也是一个不错的尝试,其 Penalty-based objective function 效果还是很不错的,可以尝试着使用一下;另外,我们也可以从 discriminator 的角度,适当地减弱其能力,像 GAN 中的一些 trick 比如 label smothing 也可以尝试。
  • Monte Carlo Search:这一点的解决方法比较困难,MaskGAN 提出用 Actor-Critic 的结构来对 word level 给出 reward,并且在其“完形填空”的任务上效果不错,但对于语言模型来说, word-level reward 还是不怎么符合 intuition。降低 sample time 并不是一个可取的方案,因为本身 MC 带来的 variance 已经很大了,再降低 sample time 只能是雪上加霜;或许搜索的剪枝是一个可以考虑的方向,会去看看有没有一些方案。

Future

展望一下未来,只能说 SeqGAN 这个坑不出意外还会吸引很多同学义无反顾地往里跳,想要做出一些东西,还是很有挑战性的。但是 RL 和 NLP 结合的思路是没什么大毛病的,Jiwei Li 最近的几篇 Dialogue 的文章也都是用着 RL,我觉得这一点很 fancy 的一个原因是我们可以通过设计 reward 来指导生成,这其实是蛮 hand-crafted 的,把规则比较隐式地放进神经网络里,或许 RL 是一条可以走的路;IRL 在 Text Generation 上的应用邱锡鹏老师也有一篇文章。希望自己也能够在这条路上走地更远一些~

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何使用GAN进行文本生成的问题,包括示例代码和教程。首先,我得回顾一下GAN的基本概念和它们在文本生成中的应用。GAN由生成器和判别器组成,生成器试图生成逼真的数据,而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。不过,文本生成相比图像生成更复杂,因为文本是离散的,传统的GAN梯度传播可能有问题。 用户提到了参考引用中的LSTM和GAN结合的方法,所以可能需要结合这两种技术。比如,用LSTM作为生成器,生成文本序列,判别器可能用CNN或其他结构。但要注意,GAN在文本生成中的挑战,比如如何通过离散的token进行梯度回传。可能需要使用强化学习的方法,如Gumbel-Softmax或策略梯度。 接下来,我需要考虑具体的实现步骤。首先,准备数据集,比如使用莎士比亚文本或其他文本数据。然后构建生成器和判别器模型。生成器可能是基于LSTM的,接收随机噪声,输出文本序列。判别器需要判断输入的文本是真实的还是生成的。由于文本的离散性,直接应用GAN可能不够,所以可能需要一些技巧,比如使用SeqGAN或者结合强化学习。 示例代码部分,用户可能需要一个简单的例子。比如用TensorFlow或PyTorch实现一个基础的文本生成GAN。但要注意,示例代码可能需要简化,比如使用字符级别的生成,而不是单词级别。生成器生成字符序列,判别器判断是否为真实文本。训练过程中,生成器的损失需要基于判别器的反馈,但如何传递梯度需要处理,可能使用Gumbel-Softmax近似或REINFORCE算法。 另外,用户提到的引用中,引用[1]提到了结合LSTM和GAN生成文本和图片,可能需要说明文本生成部分,而引用[2]提到了应用场景。因此,在回答中需要涵盖实现方法和应用场景,同时提供代码示例。 需要检查是否有更常见的框架或库可以简化实现,比如使用Keras或Hugging Face的Transformers。但考虑到示例代码的简洁性,可能使用简单的LSTM结构作为生成器,CNN作为判别器,并展示训练循环的基本结构。 还要注意问题中的要求,比如使用中文回答,LaTeX格式正确,生成相关问题。在代码部分,确保语法正确,可能使用Python的代码块,并解释关键步骤。同时,最后要生成相关问题,比如GAN在文本生成的挑战、评估方法、改进方法等。 总结步骤: 1. 介绍GAN在文本生成中的应用和挑战。 2. 提供实现步骤:数据准备、模型构建(生成器和判别器)、训练过程。 3. 给出示例代码框架,可能使用PyTorch或TensorFlow。 4. 引用相关文献,如提到的引用[1]和[2]。 5. 生成相关问题,引导进一步学习。</think>### 如何用GAN进行文本生成? 生成式对抗网络(GAN)在文本生成中的应用需要克服离散数据梯度传播的挑战。以下是实现方法和示例代码: --- #### **1. 核心思路** - **生成器(Generator)**:通常使用LSTM或Transformer,输入随机噪声向量,生成文本序列。 - **判别器(Discriminator)**:使用CNN或RNN,判断文本是真实数据还是生成数据。 - **关键挑战**:文本是离散的token,无法直接通过梯度反向传播优化生成器。常用解决方案包括: - **强化学习(如REINFORCE算法)**[^1] - **Gumbel-Softmax近似离散采样**[^2] --- #### **2. 实现步骤** 1. **数据集准备** 使用字符级或词级文本(如莎士比亚作品): ```python text = "To be or not to be..." # 示例文本 chars = sorted(set(text)) char_to_idx = {c:i for i,c in enumerate(chars)} ``` 2. **模型构建** **生成器(LSTM结构)**: ```python import torch import torch.nn as nn class Generator(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size) def forward(self, noise, seq_length): embedded = self.embedding(noise) output, _ = self.lstm(embedded) logits = self.fc(output) return logits ``` **判别器(CNN结构)**: ```python class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_filters=100): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.conv1 = nn.Conv1d(embedding_dim, num_filters, kernel_size=3) self.fc = nn.Linear(num_filters, 1) def forward(self, text): embedded = self.embedding(text).permute(0,2,1) # [batch, emb, seq] features = torch.relu(self.conv1(embedded)).max(dim=2)[0] return torch.sigmoid(self.fc(features)) ``` 3. **训练流程** - **生成器优化**:使用策略梯度(REINFORCE)传递判别器评分。 - **判别器优化**:二分类交叉熵损失。 ```python # 伪代码示例 for epoch in epochs: # 训练判别器 real_loss = BCE(discriminator(real_text), 1) fake_text = generator(noise) fake_loss = BCE(discriminator(fake_text.detach()), 0) d_loss = real_loss + fake_loss # 训练生成器 reward = discriminator(fake_text) g_loss = -torch.mean(torch.log(reward)) # 策略梯度 ``` --- #### **3. 应用场景** - **机器翻译**:生成更自然的译文 - **对话系统**:生成多样化回复 - **文本风格迁移**:如将正式文本转为口语化 --- #### **示例代码(简化版)** ```python # 参数定义 vocab_size = len(chars) noise_dim = 100 # 初始化模型 generator = Generator(vocab_size, embedding_dim=128, hidden_dim=512) discriminator = Discriminator(vocab_size, embedding_dim=128) # 训练循环(需补充数据加载和优化器) for batch in data_loader: real_data = batch.to(device) noise = torch.randn(batch_size, noise_dim) # 生成文本 fake_logits = generator(noise, seq_length=50) fake_probs = torch.softmax(fake_logits, dim=-1) fake_samples = torch.multinomial(fake_probs.view(-1, vocab_size), 1).view(batch_size, -1) # 更新判别器和生成器(略) ``` ---
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