基于生成对抗网络的事件描述生成

作者：孙鹤立; 孙玉柱^*; 张晓云

来源：计算机应用, 2021, 41(05): 1256-1261.

• 基于事件的社会网络
• 事件描述
• 文本生成
• 生成对抗网络
• 变分自编码器

在基于事件的社会网络(EBSN)中,自动生成社交事件(Social Event)的事件描述(Event Description)供组织者参考,从而有效避免描述贫乏、描述过度、精准度低的问题,易于形成丰富、准确、高吸引力的事件描述。为了自动生成与真实事件描述足够相似的文本,提出了一种生成对抗网络(GAN)模型GANPG来生成事件描述。GANPG模型中的生成模型(Generator)采用变分自编码器(VAE),判别模型(Discriminator)采用带门控循环单元(GRU)的神经网络。模型训练时借鉴了强化学习中的策略梯度(PG)下降,并通过设计合理的奖励函数来训练生成器生成事件描述。实验结果表明,设计的模型生成事件描述的BLEU-4值达到了0.67,证明了提出的事件描述生成模型GANPG可以无监督地产生与自然语言足够相似的事件描述。

• 单位
  西安交通大学