自从关于 RNN 的 Karpathy 文章 ( http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ ) 以来，我看到了一些关于自然语言处理新发展的项目和论文，但我没有发现任何关于文本生成的内容，什么也没有从长远来看，将其带到生成的文本有意义的状态。
然后我在 Github 上看到了一些 GAN 项目，用于文本生成。如果我们正在寻找长文本的一般含义，GAN 是一种很好的（更好的？）编码文本生成器的方法吗？
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文本生成是一个开放的研究课题，并且由来已久。相比之下，GAN 的研究还处于起步阶段，有很多问题困扰着这个话题，比如模式崩溃、梯度消失和普遍难以训练。尚未证明存在 gan 问题的解决方案，甚至是否可取。
尽管如此，GAN 已被应用于文本生成，并取得了可喜的结果（http://proceedings.mlr.press/v70/hu17e/hu17e.pdf），尽管不是最先进的结果。问题是你想做什么？您想推进文本生成的最新技术吗？那么 GAN 是您可以推进该领域的一个方向。如果您只想为自己的应用程序生成文本，我会采用更成熟的方法。
于 2017-08-15T17:12:00.830 回答