Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation in Tensorflow

Tensorflow でのニューラル対話のための敵対的学習の生成

論文: ニューラル対話生成のための敵対的学習 https://arxiv.org/pdf/1701.06547.pdf

論文の中国語訳：http://blog.csdn.net/liuyuemaicha/article/details/60581187

構成:

TensorFlow 0.12.0 Python 2.7

プロジェクトの紹介: al_neural_dialogue

1.

gen_data： genモデルの学習データ

disc_data: ディスクモデルのトレーニングデータ

disc： ディスクモデルに関するコード

gen: gen モデルに関するコード

utils： データ操作とモデル設定に関するコード

知らせ：

gen_data には、chitchat.train.answer、chitchat.train.query、chitchat.dev.answer、chitchat.dev.query が含まれます (合計 4 つのファイル)

disc_data には、disc.dev.answer、disc.dev.query、disc.dev.gen および disc.train.answer、disc.train.query、disc.tran.gen が含まれます (合計 6 ファイル)

トレーニング データの式は1 文 1 行でスペースで区切られます。例: i don't want to!

2.走る

python al_neural_dialogue_train.py

導入

デフォルトメイン(_):

「」

# step_1 トレーニング生成モデル

 # gen_pre_train()

# model test
# gen_test()

# step_2 gen training data for disc
# gen_disc()

# step_3 training disc model
# disc_pre_train()

# step_4 training al model
# al_train()

# model test
# gen_test() 

「」

モデル紹介

1、ディスクモデル：階層型rnn（論文——生成階層型ニューラルネットワークモデルを使用したエンドツーエンド対話システムの構築）

2、genモデル：注目のseq2seqモデル（GRUセル）

3、報酬の方法：モンテカルロ法検索

4、最適：ポリシーの勾配