Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation in Tensorflow

张量流中神经对话生成的对抗性学习

论文：神经对话生成的对抗性学习 https://arxiv.org/pdf/1701.06547.pdf

论文中文翻译：http://blog.csdn.net/liuyuemaicha/article/details/60581187

配置：

TensorFlow 0.12.0 Python 2.7

项目简介：al_neural_dialogue

1.

gen_data： gen模型的训练数据

Disc_data：光盘模型的训练数据

光盘： 光盘型号代码

gen：关于gen模型的代码

utils：数据操作和模型配置代码

注意：

gen_data包括chitchat.train.answer、chitchat.train.query、chitchat.dev.answer、chitchat.dev.query（共四个文件）

Disc_data包括disc.dev.answer、disc.dev.query、disc.dev.gen 和disc.train.answer、disc.train.query，disc.tran.gen（共六个文件）

训练数据公式一句话一行并用空格分割，例如：我不想！

2.运行

python al_neural_dialogue_train.py

介绍

def main(_):

'''

# step_1 训练生成模型

 # 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() 

'''

型号介绍

1、disc模型：hierarchical rnn（论文——Building end-to-endDialogue Systems using Generative Hierarchical Neural Network Models）

2、gen模型：带注意力的seq2seq模型（GRU单元）

3、奖励方式：蒙特卡罗搜索

4、最优：策略梯度