记录一次与大神们的关于GAN应用于NLP的讨论

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说实话，是聆听了大神们，本人只是捧哏似的嗯、啊了几句。

之前paperweekly的GAN讨论组要进行一次讨论，给出了很多议题进行投票。里边有GAN in NLP、GAN and RL、半监督GAN等我比较感兴趣的话题。也有图像相关的关于GAN的正统问题。

没想到最后GAN in NLP获得了最多的票数。我原来对于把GAN应用于NLP叫做剑走偏锋，没想到志同道合的人这么多...

接下来是对讨论内容的完全记录，本文的最后是本人的一点点感悟。

下边的讨论问题与解答有些是文不对题的，首先是因为按照发言顺序整理，难免有插话的存在；第二，因为在讨论中大家的关注点比较集中，很多问题的讨论最后都会归纳到几个矛盾点上；还有就是有些内容关注的人并不是很多，因此也没有讨论出什么结果。另外，下边的问题有主题人按照议程提出的，有的是在讨论过程中同学们提出的。

最后，以下记录不代表本人立场，也不代表正确的解答。只是讨论记录。

• 第一个问题: GAN目前在NLP中都尝试了哪些任务，主要思路是怎样的，效果如何？

A:有对话系统的，有纯文本生成的，有机器翻译的，也有IR的，越来越多的尝试。
B:还有做中文分词，文本分类的。
C:纯文本又可以做各种奇怪的任务，还有诗歌生成什么的。
D:见过有写唐诗的。
E:主要思路都是考虑d用来做真假判别，然后用rl的policy  gradient的方式来打分和更新。

• 为什么采用policy gradient，而不是直接用gradient?

A:这感觉是NLP本身的一个难点，很多应用还缺乏非常合理的评价标准。
B:D本身就是作为一个判别器，所以说概率输出，就是这个概率作为分数。
C:因为文本是离散的，不能传导吧。
D:因为离散的序列在梯度微调时没有意义。
E:做过一些字符级生成的例子，效果不太好。
F:还是在原有任务上加rl效果比较好。
G:即使用的是word2vec之类连续的，微调之后可能得到一个什么都不代表的向量。
H:policy gradient的bias会比较大吧？
I:在文本生成里面，尤其是用了word2vec的。我这边提一个问题，我也不知道业界有没有方案。就是生成的向量是在空间里的，基本不可能对应到有意义的点（word），那么只能取最近的，那么如果这个向量做了优化，对GAN来说是非常敏感的，也许判别器就更难判断了，但是对词典里的词，是不敏感的，也许距离这个生成的向量的距离的排序没有改变。

• 那么，如何才能降低GAN的敏感度呢？让优化更有意义
  ...

• 目前GAN 在 NLP问题上的效果有多好?

A:我记得IR上做得最好的应该是IRGAN吧。
B:我觉得nlp上的gan和传统的不同，不是给噪声让他生成 而是在原有任务上改进,对就像irgan ,比如它的g ,其实是候选句 还是要sofmax。
C:G和D都是IR system，文章说，两个系统在对抗训练下，一般都会有一方比直接训练效果好。
D:SeqGAN是比较早做的，16年底放在arxiv上，但是效果目前可能有更好的，比如lecun刚放在arxiv上他们投17年nips的文章，用了wgan；IRGAN和SeqGAN都是UCL的Wang Jun老师和上交的Zhang Weinan组做的。
E:irgan有点像以前八十年代的minmax game theory。irgan的reward也是放g上，也不直接生成，而且从候选里面用softmax挑
F:另外我看irgan开源代码qa部分 没有用q和a的attention 引用的paper中有试过，所以还有提升空间 可能，g的reward通过d计算。
G:我看了代码，网络结构写得很简单，没有attention机制。

• 其他任务目前的效果呢？比如对话系统，机器翻译，有没有同学来解答一下？

A:看过对话系统有一篇，思路和seqgan差不多。
B:seqgan算是一个开创之作?
C:16年底放arxiv上，算是最早的了吧，效果因此也没有很好，那时候wgan什么的才刚提出来。
D:不过g网络是seq2seq，d是hierarchical encoder (而非CNN)。
E:SeqGAN 的一作是个本科生，很是佩服。
F:除了Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation之外，在chatbot 不知道还有其他没有，好像...没有了。

• 第二个问题: 目前对抗生成文本的方法都有哪些？说说你看过的相关论文吧

A:话说gumble softmax似乎还没人提过。
B:一种可生成离散数据的可导的方法，但是一直没弄得很明白过。
C:中午我刚看了gumble softmax，它可以代替policy gradient，直接可导了。
D:这是简单粗暴的解决办法。
E:但是看结果也并没有好到哪里去，算是比较有潜力的方法之一吧。
提供了一种思路。
F:毕竟只是近似。
G:目前的方法主要是这两种吗？policy gradient和gumble softmax，还有其他的吗？（没有回答）

• 有个基础的问题想请教一下，生成离散数据没法回传梯度，但隐层不是连续的么？为什么不直接用隐层的表示？像seq2seq 不也是在softmax 的输出基础上算的损失？

A:因为真实数据是离散的哦，为了给D和真实数据对应的生成数据，G所以也要生成离散的了。
B:因为在隐层上的细微更改没有意义

• 第三个问题: GAN解决NLP问题，G和D的网络设计有哪些常见结构？各有什么优缺点？

A:这个方面可能比较多的架构就是seq2seq，还有hierarchy seq2seq
前面有同学提到g用seq2seq, d用hierarchical encoder
(接下来的回答又渐渐偏向了离散这个老生常谈)
B:可以用某种embedding方法把真实数据对应到某个表示空间，不过还是逃不过这个空间里的连续性问题
C:embedding的方法也会遇到问题，ian goodfellow讲过，词向量虽然是smooth的，但是词典是离散的
D:还原回去也只是近似的
E:所以我在想对loss加一项或者加权会不会有效，就针对离散，比如对最近的word的向量的距离＋1，作为权值乘上原来的loss
F:让G生成的越接近离散loss越小？（对）
G:这个其实WGAN做的很好

• 想起了没怎么认真看的IRGAN，他是怎么“选择”query对应的document的来着？想到如果可以有做出"选择"这个功能来似乎离散问题也不是特别大了？

它是通过一个G网络提特征，最后用softmax判断哪个document跟query最匹配

• G和D的采用RNN，CNN都有文章做过了吧？有没有什么先验知识(玄学)，可以指导我们什么情况下该用哪种？

A:感觉CNN做判别器比较多
B:CNN目前有没有拿去做generator的？
C:有吧，不过好像效果不太好

• 第四个问题：GAN解决这类离散型序列问题的弊端

A:包括，Ian Goodfellow说的，离散数据的连续embedding空间的矛盾，只能做近似；policy gradient和gumble softmax存在bias
B:在生成text时，GAN对整个文本序列进行建模打分。对于部分(partially)生成的序列，十分难判断其在之后生成整个 (fully) 序列时的分数。
C:另一个潜在的挑战涉及RNN的性质（生成文本大多采用RNN模型）。假设我们试图从latent codes生成文本，error就会随着句子的长度成指数级的累积。最开始的几个词可能是相对合理的，但是句子质量会随着句子长度的增加而不断变差。另外，句子的长度是从随机的latent representation生成的，所以句子长度也是难以控制。
D:话说这个误差一直积累的问题，能不能加上self attention搞搞事情
attention现在有用到GAN的框架下了吗？
E:没有的话确实可以搞事情，效果不错的话，说不定一篇paper就出来了
F:jiwei li那篇用GAN做对话生成的文章就是seq2seq+attention来着

• 下一个问题：你认为哪些NLP问题可能适合用GAN解决，现有的GAN方法可能坑太多，不一定适合那类NLP问题

A:我觉得，GAN做半监督还是比较有希望的，我觉得文本分类是一个可行的应用
B:对话生成如果有评估指标就应该可以做，但是现在没有
C:哈，在机器翻译中证明了gan的确是work的
D:半监督是比较有希望的哎，是不是可以通过GAN来做数据增强

(此时主持人召唤出大神一枚)

• 你有篇工作吧 ，gan in nmt 可以给大家介绍一下

a:不过这个d的accuracy 包括d的设计也是很关键。另外得非常注意控制学习率，Adversarial neural machine translation
q:控制学习率有什么特别的技巧吗？
a:因为当把更新方式换成rl 的policy gradient之后，需要特别注意更新的学习率
q:D的设计能够展开说一下吗？
a:一般来说经验的设计，rl中对于学习率尽量保证小
a:我尝试了不同的学习率，发现规律的确是大了会影响结果
q:是因为policy gradient的variance太大吗？
a:恩，可以这么说
a:另外，尽量需要加入bilingual的supervised training，这点的确能够使训练更为stable
a:我个人觉得用gan的思路以及rl的方式去更新，的确是有帮助

• 进入今天最后一个问题：目前GAN和基于检索方式的问答有哪些结合方法？

A:IRGAN是一种
B:大体看过的对话生成好像都是生成式的，那用IRGAN同样的思路做个检索式的对话系统似乎不是很难
A:generative和discriminative的检索方式都可以做，从IRGAN来看
填坑式创新。。感觉这算是IRGAN的特例了。。
A:大体上就分为生成模型和判别模型，IRGAN已经涵盖了这两种，或许我们可以再往细了讨论
A:generative/discriminative的检索式对话系统跟GAN有哪些结合方式？
A:我记得IRGAN里面说过，G可以直接生成样本，但是它们没有这么做，而是直接用softmax挑选
A:那么，直接生成样本是否也是一种方式？可行性如何？
C:检索式对话没有价值
A:也不是没有价值，我觉得检索出信息以后提取关键信息，后续可以定制个性回答

这是最后一个问题，可以看出来关注这个问题的同学已经不是很多了，因此也没有什么人来回答，一直是主持人在表达自己的看法，直到！！！C同学说了一句“检索式对话没有价值”...讨论就此结束。
因为对于这个问题我也不了解，所以无法进行评价。

接下来就我对于整个讨论表达一点点看法：

首先，文本是离散的。这一点毋庸质疑，也正是GAN应用在NLP的魅力所在。

从上边的讨论就可以看出，大部分都是会回归到这个问题的身上。

随后，同学们提到的最多的一个成果就是IRGAN。这篇论文我并没有看过，打算学习一下。
附上一个解读该论文的链接

关于seqgan，可以算是一个开创之作，提供了rl应用于GAN的思想。

还有gumble softmax，它可以代替policy gradient，只能说是提出了一种思路，因为它的生成效果不是很好，也说明这种思路的提升空间很大。

同学们还有的提到了GAN做半监督应用于文本分类的可能性，这也是我目前比较关注的方向之一。

最后，请大神们指教。

再附上一张大神对于本次讨论的总结图

相关链接：这次讨论的后续讨论内容记录