生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，近年来在图像处理、自然语言处理等领域都广泛应用。在NLP中，GAN主要用于生成文本、语言模型优化等任务。
GAN由两个部分组成：生成器（generator）和判别器（discriminator）。生成器生成假数据，而判别器负责判断数据是否真实，这两个部分通过对抗训练得到最优解。GAN在NLP中的主要应用是生成文本，下面将从生成文本、语言模型优化两个角度介绍GAN在NLP中的应用。
生成文本
GAN可以用于生成文本，其实现方法是利用LSTM或者其他RNN模型作为生成器，利用卷积神经网络或者其他深度学习模型作为判别器。生成器产生的假文本和真实文本混合在一起，判别器判断文本是否为真实数据。
例如，对于电影评论生成这个任务，可以把文本序列当做语料，用LSTM模型训练生成器，用卷积神经网络模型训练判别器。生成器可以根据语句前缀生成接下来的文本，用判别器判断文本是否真实。利用对抗训练算法，生成器不断地生成更逼真的假文本，判别器也不断调整自己的判断标准，使得最后生成的假文本越来越接近真实文本。
语言模型优化
GAN也可以用于优化语言模型，此处以对话系统为例。在对话系统中，我们需要生成接近真实对话的回复，并使得回复与上下文相关。GAN可以用于优化这种回复生成任务，例如Deep Conversation Model和SeqGAN等。
其中，Deep Conversation Model结合了CNN和LSTM模型，GAN部分则使用了RNN和CNN结合的模型。在SeqGAN中，生成器同样使用LSTM网络生成文本序列，但使用了一个新的奖励机制：基于GAN的奖励，通过判别器给出的奖励来评估生成模型产生的短语的质量。
总体而言，GAN在NLP领域已经有了广泛的应用，不仅可以用于生成文本、图像，还可以用于语言模型优化等任务。随着人工智能领域的不断发展，GAN在NLP中的应用前景非常广阔。