序列生成对抗网络（SeqGAN）自然语言生成：让机器能够更好地理解和回应人类语音

AI天才研究院

已于 2023-07-14 11:38:24 修改

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分类专栏： AI人工智能与大数据文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-07-14 01:54:13 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/131714900

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SeqGAN是一种基于神经网络的文本生成模型，通过对抗性训练生成高质量、连贯的文本。文章介绍了SeqGAN的原理、优势，包括其支持多种输入形式和可解释性强的特点。此外，还探讨了条件SeqGAN和跨模态SeqGAN的改进，以适应图像、视频等多模态文本生成，并讨论了训练细节和损失函数。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

近年来，用计算机语言生成文本（包括文字、图片、视频）已经成为自然语言处理领域的一个热点话题。虽然传统的统计语言模型已可以较为准确地生成文本，但由于其生成过程依赖于概率语言模型，因此生成结果通常具有明显的多样性，而且会产生一些连贯性、矛盾性或者不相关的内容。为了克服这种局限性，最近，微软亚洲研究院在最新发布的论文《SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Networks for Text Modeling》中提出了一种新的神经网络模型——序列生成对抗网络（SeqGAN），它能够生成连贯、质量高、自然且具有代表性的文本。但是，SeqGAN只利用文本生成任务进行训练，没有考虑生成图像、视频等其他形式的文本，而且对于多种输入形式的文本都只能生成对应的输出形式，并不能直接应用到实际的问题上。本篇文章将探讨SeqGAN的原理及其在文本生成领域的作用，并尝试使用改进的网络结构——跨模态生成网络（CM-GAN），使得SeqGAN能够同时生成文本、图像、视频等不同形式的文本。此外，我们还将阐述SeqGAN存在的局限性，并在此基础上讨论SeqGAN的未来发展方向。