Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation in Tensorflow

Tensorflow 내 신경 대화 생성을 위한 적대적 학습

논문: 신경 대화 생성을 위한 적대적 학습 https://arxiv.org/pdf/1701.06547.pdf

중국어로 된 논문 번역:http://blog.csdn.net/liuyuemaicha/article/details/60581187

구성:

텐서플로우 0.12.0 파이썬 2.7

프로젝트 소개: al_neural_dialogue

1.

gen_data: Gen 모델을 위한 훈련 데이터

disc_data: 디스크 모델에 대한 훈련 데이터

디스크: 디스크 모델에 대한 코드

gen: gen 모델에 대한 코드

utils: 데이터 작업 및 모델 구성에 대한 코드

알아채다:

gen_data에는 chitchat.train.answer, chitchat.train.query, chitchat.dev.answer, chitchat.dev.query가 포함됩니다 (총 4개 파일)

disc_data에는 disc.dev.answer,disc.dev.query, disc.dev.gen 및 disc.train.answer, disc.train.query,disc.tran.gen(총 6개 파일)이 포함됩니다.

훈련 데이터의 공식은 한 문장 한 행이고 공백으로 분할됩니다. 예: i don't want to !

2.실행

파이썬 al_neural_dialogue_train.py

소개

데프 메인(_):

'''

# step_1 훈련 생성 모델

 # 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() 

'''

모델 소개

1, 디스크 모델: 계층적 RNN(논문—생성 계층적 신경망 모델을 사용하여 엔드투엔드 대화 시스템 구축)

2、gen 모델: 주의가 있는 seq2seq 모델(GRU 셀)

3、보상방법 : 몬테카를로 검색

4、최적：정책 변화도