Befintliga textgenereringsmetoder tenderar att producera upprepade och "tråkiga" uttryck. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny textgenerationsmodell, kallad Mångfald-främjande Generative Adversarial Network (DP-GAN). Den föreslagna modellen tilldelar låg belöning för upprepade gånger genererad text och hög belöning för "ny" och flytande text, uppmuntrar generatorn att producera olika och informativ text. Dessutom föreslår vi en ny språkmodell baserad på diskriminator, som bättre kan skilja ny text från upprepad text utan mättnadsproblem jämfört med befintliga klassificeringsbaserade diskriminatorer. De experimentella resultaten av översynsgenererings- och dialoggenereringsuppgifterna visar att vår modell kan generera betydligt mer mångsidig och informativ text än befintliga baslinjer.
REF föreslår en modifierad GAN för att generera olika och informativa resultat för olika indata.
Diversity-Promoting GAN: A Cross-Entropy Based Generative Adversarial Network for Diversified Text Generation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}