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LATENT SPACE AND TEXT-BASED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (LATEXT-GANS) FOR TEXT GENERATION

机译:用于文本生成的潜在空间和基于文本的生成逆向网络(LATEXT-GANS)

摘要

According to embodiments, an encoder neural network receives a one-hot representation of a real text. The encoder neural network outputs a latent representation of the real text. A decoder neural network receives random noise data or artificial code generated by a generator neural network from random noise data. The decoder neural network outputs softmax representation of artificial text. The decoder neural network receives the latent representation of the real text. The decoder neural network outputs a reconstructed softmax representation of the real text. A hybrid discriminator neural network receives a first combination of the soft-text and the latent representation of the real text and a second combination of the softmax representation of artificial text and the artificial code. The hybrid discriminator neural network outputs a probability indicating whether the second combination is similar to the first combination. Additional embodiments for utilizing latent representation are also disclosed.
机译:根据实施例,编码器神经网络接收真实文本的单发表示。编码器神经网络输出真实文本的潜在表示。解码器神经网络接收随机噪声数据或由发生器神经网络从随机噪声数据生成的人工代码。解码器神经网络输出人工文本的softmax表示。解码器神经网络接收真实文本的潜在表示。解码器神经网络输出实文本的重构softmax表示。混合判别器神经网络接收实际文本的软文本和潜在表示的第一组合,以及人工文本和人工代码的softmax表示的第二组合。混合判别器神经网络输出指示第二组合是否与第一组合相似的概率。还公开了利用潜在表示的附加实施例。

著录项

  • 公开/公告号WO2020088330A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-05-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HUAWEI TECHNOLOGIES CO. LTD.;

    申请/专利号WO2019CN112878

  • 发明设计人 HAIDAR MD AKMAL;REZAGHOLIZADEH MEHDI;

    申请日2019-10-23

  • 分类号G06F40/56;G06N3/02;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:11:28

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