Dialogue Generation With GAN

Dialogue Generation With GAN
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使用 GAN 生成对话

DOI：
10.1609/aaai.v32i1.12158
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发表时间：
2018
期刊：
Comput. Networks
影响因子：
--
通讯作者：
Yun Chen
Yun Chen
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Hui Su;Xiaoyu Shen;Pengwei Hu;Wenjie Li;Yun Chen

文献摘要

被引文献

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本文提出了一种生成对抗网络（GAN）来模拟多轮对话生成，该网络同时训练潜在的分层递归编码器-解码器和判别分类器，使先验近似于后验。实验表明，该模型取得了较好的效果。
This paper presents a Generative Adversarial Network (GAN) to model multiturn dialogue generation, which trains a latent hierarchical recurrent encoder-decoder simultaneously with a discriminative classifier that make the prior approximate to the posterior. Experiments show that our model achieves better results.