Nyligen föreslagna Story Cloze Test [Mostafazadeh et al., 2016] är en allmänning maskinförståelse ansökan för att hantera naturligt språk förståelse problem. Detta dataset innehåller en hel del story tester som kräver allmänense inference förmåga. Tyvärr är utbildningsuppgifterna nästan oövervakade där varje sammanhangsdokument följde med bara en positiv mening som kan härledas ur sammanhanget. Under testperioden måste vi dock dra slutsatser av två kandidatstraff. För att ta itu med detta problem använder vi de generativa kontradiktoriska nätverken (GAN) för att skapa falska meningar. Vi föreslog en villkorlig GAN (Cgans) där generatorn är betingad av sammanhanget. Våra experiment visar på CGN:s fördel när det gäller att särskilja meningar och uppnå toppmoderna resultat i allmängiltigt läsförståelsearbete jämfört med tidigare funktionsteknik och djupinlärningsmetoder.
För att ta itu med denna fråga föreslår Ref ett generativt kontradiktoriskt nätverk för utnyttjande av omärkta utbildningsdata.
Conditional Generative Adversarial Networks for Commonsense Machine Comprehension
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}