【文件属性】:
文件名称:ARAML:在EMNLP2019上我们论文的代码
文件大小:7.49MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-04-26 01:09:06
Python
ARAML:用于文本生成的稳定的对抗训练框架
介绍
对抗性奖励增加最大似然(ARAML)是一种对抗性训练框架,用于处理训练文本GAN的不稳定性问题。 您可以阅读我们的以获取更多详细信息。 该项目是我们工作的TensorFlow实现。
依存关系
Python 2.7
NumPy
科学
TensorFlow> = 1.3.0
快速开始
数据集
我们的实验包含三个数据集,即COCO,EMNLP2017 WMT和WeiboDial。 您可以在/ data目录中找到它们。
火车
对于COCO数据集,
cd src/coco_emnlp
python araml_lm.py --task_name coco
同样,您可以通过将task_name的参数更改为emnlp来运行EMNLP数据集的代码。
对于WeiboDial数据集,
cd src/weibodial
python main_a
【文件预览】:
ARAML-master
----data()
--------coco()
--------emnlp()
--------weibodial()
----src()
--------coco_emnlp()
--------weibodial()
----LICENSE(11KB)
----README.md(4KB)