I detta dokument, med hjälp av intuition från Turing-testet, föreslår vi att man använder sig av kontradiktorisk utbildning för att skapa öppen dialog: systemet är utbildat för att producera sekvenser som är oskiljaktiga från mänskliga dialoguttalanden. Vi kastar uppgiften som en förstärkning lärande (RL) problem där vi gemensamt utbilda två system, en generativ modell för att producera svarssekvenser, och en discriminator-analagun till den mänskliga utvärderaren i Turing test-att skilja mellan den mänskliga-genererade dialoger och maskin-genererade. Utgångarna från discriminatorn används sedan som belöningar för den generativa modellen, som driver systemet att skapa dialoger som mest liknar mänskliga dialoger. Förutom kontradiktorisk utbildning beskriver vi en modell för kontradiktorisk utvärdering som använder framgång för att lura en motståndare som en dialogutvärderingsmått, samtidigt som man undviker ett antal potentiella fallgropar. Experimentella resultat på flera mätvärden, inklusive kontradiktorisk utvärdering, visar att det kontradiktoriskt utbildade systemet genererar svar av högre kvalitet än tidigare referensvärden.
Till exempel, en framgångsrik tillämpning av GAN används i Neural Dialogue Generation REF, där generatorn är en RL-baserad Nex2seq modell, och resultaten från discriminatorn används sedan som belöningar för generatorn, driver systemet för att generera dialoger som mestadels liknar mänsklig användning.
Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}