Detta dokument föreslår en ny väg för att tillämpa generativa kontrariska nät (Gans) till NLP uppgifter (tar neurala maskinen översättning som en instans) och det utbredda perspektivet att GANs inte kan fungera bra i NLP-området visar sig vara orimligt. I detta arbete bygger vi en villkorlig sekvensgenerativt kontrarisärt nät som består av två kontrarisiva submodeller, en generativ modell (generator) som översätter källmeningen till målmeningen som den traditionella neurala maskinöversättningen (NMT) modeller gör och en discriminativ modell (discriminator) som diskriminerar den maskinöversatta målmeningen från den mänskliga translerade. Ur Turing-testets perspektiv är den föreslagna modellen att generera den översättning som är oskiljaktig från den mänskligt översatta meningen. Experiment visar att den föreslagna modellen uppnår betydande förbättringar än den starka grundmodellen. På kinesiska-engelska översättningsuppgifter får vi upp till +2,5 BLEU poäng förbättring. Såvitt vi vet är det första gången som de kvantitativa resultaten om tillämpningen av GAN i den traditionella NLP-uppgiften rapporteras. Under tiden presenterar vi detaljerade strategier för GAN-utbildning. Dessutom finner vi att discriminatorn av den föreslagna modellen fungerar bra i datarengöring.
REF föreslog användning av kontradiktoriskt lärande i neural maskinöversättning.
Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}