Closed yunjianyang closed 6 years ago
self.response_ph: np.concatenate([true_utt[low:low + n_sample]] + negs, axis=0)
negs就是action。。。
true_utt[low:low + n_sample] 这个不是positive 的action吧,如果我没理解错的话。 On Tue, Apr 24, 2018 at 11:27 PM MarkWuNLP notifications@github.com wrote:
self.response_ph: np.concatenate([true_utt[low:low + n_sample]] + negs, axis=0)
negs就是action。。。
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true_utt 是正例,negs是负例
那action和true_utt的区别是什么呢?谢谢!
action是所有回复的全集,true_utt是原始message的回复,也就是m_i对应r_i,而negs是随机的一个r_j,让m_i对应r_j。也就是true。在数据上action和true_utt是一样的,如果不考虑顺序,但是用的时候由于action里面的utterance被随机抽取了,所以达到了负采样的效果
I see. Thanks for the explanation!
在tensorflow版本中,actions从来没有进入到模型训练这一环节。总是把true_utt给response的placeholder。