tokmangan

トクマンガン

トクマンガンのコード：トークン操作テキスト生成のための生成敵対的ネットワーク

これは階層シーケンス生成モデルであり、最初にブランクが追加されているかどうかを決定します。

ブランクが追加された場合は、それを埋めます。それ以外の場合は、特定のトークン（使用、無視など）をどのように利用するかを決定します。

説明書

1. MLEモードでトクマンガンを実行します

python train.py --gan_model tokmangan --mode MLE --dataset coco --unit_size 32

2。TokmanganをGanモードで実行します

python train.py --gan_model tokmangan --mode GAN --dataset coco --unit_size 32

3.サンプルを生成します

• 評価用

python generate_for_eval.py -g tokmangan -t GAN -d coco -s 32

• 詳細を確認するには（こちらの「詳細」から始まる結果ファイルを見つけることができます）

python generate_for_details.py -g tokmangan -t GAN -d coco -s 32 --n_generate_per_seed 10 --gen_vd_keep_prob 0.8

• また、このプロジェクトでMaskganモデルを作成することもできます。 （スクリプトのオプションを-gan_model maskganまたは-g maskganを指定します）

合成データ実験

• ここで合成されたテキストサンプルを見つけることができます
• 評価のためのコードはこちらに配置されています

要件

• コードは、Python 3.6のTensorflowバージョン1.14でテストされています。
• 評価には、外部プロジェクトをダウンロードする必要があります-Gansfallingshort

参照

私たちは次のプロジェクトで多くを支援しました。

• マスガン
• Texygen
• Gansfallingshort