Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) har stora framgångar med att syntetisera data. De befintliga GANs begränsar dock discriminator att vara en binär klassificerare, och därmed begränsa deras inlärningskapacitet för uppgifter som behöver syntetisera utdata med rika strukturer såsom naturliga språkbeskrivningar. I detta dokument föreslår vi ett nytt generativt kontradiktoriskt nätverk, RankGAN, för att generera högkvalitativa språkbeskrivningar. I stället för att träna discriminatorn att lära sig och tilldela absolut binär predikat för enskilda dataprov, den föreslagna RankGAN kan analysera och rangordna en samling av mänskligt skrivna och maskinskrivna meningar genom att ge en referensgrupp. Genom att titta på en uppsättning dataprover kollektivt och utvärdera deras kvalitet genom relativa rankingpoäng, kan discriminatorn göra bättre bedömning som i sin tur hjälper till att lära sig en bättre generator. Den föreslagna RankGAN är optimerad genom policy gradient teknik. Experimentella resultat av flera offentliga datauppsättningar visar tydligt hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är. * Författarna bidrog lika mycket till detta arbete.
RankGan ersätter den absoluta binära belöningen med en relativ ranking poäng REF.
Adversarial Ranking for Language Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}