什么是GAN？
生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成高质量数据的深度学习框架，由生成器（Generator）与判别器（Discriminator）组成。
GAN在NLP中的典型场景
- 文本生成：如对话系统、故事创作（例如：AI文本生成实战教程）
- 机器翻译优化：通过对抗损失提升翻译流畅度
- 文本摘要：生成简洁的摘要内容
- 数据增强：合成训练数据以提升模型泛化能力
技术要点速览
- 生成器：学习从随机噪声生成符合语法规则的文本
- 判别器：区分真实文本与生成文本
- 训练技巧：
- 使用条件GAN（cGAN）注入文本特征
- 采用Wasserstein GAN（WGAN）提升稳定性
- 结合Transformer架构实现长文本生成
扩展学习建议
如需深入理解GAN的进阶应用，可参考：
GAN在自然语言处理领域的最新进展
或探索深度学习与NLP的综合教程获取更全面的知识体系。
💡 提示：实践时建议从简单任务（如文本补全）入手，逐步尝试复杂场景。