该项目根据论文 Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 实现，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1701.06547.pdf
配置说明：
TensorFlow版本 0.12.0 Python版本 2.7
al_neural_dialogue项目说明：
1.目录名
data： 存放了分类器的预训练数据；
train_data： 存放了生成器的预训练数据；
disc： 分类器模型的相关代码文件；
gen: 生成器模型的相关代码文件；
utils： 数据操作和配置相关代码文件
2.文件
al_neural_dialogue_train.py : 对抗学习的训练代码文件
3.运行
进入al_neural_dialogue项目后，运行当前目录下的al_neural_dialogue_train.py文件： python al_neural_dialogue_train.py
文件"al_neural_dialogue_train.py"中main函数说明
def main(_): #disc_pre_train() 预训练分类器； #gen_pre_train() 预训练生成器； al_train() 训练对抗学习模型；
模型算法说明：
1、分类器模型使用的是多层LSTM模型（层数可以自己配置）
2、生成器模型使用的是Seq2Seq模型（TensorFlow自带）
3、对抗学习训练中reward值的计算方式使用的Monte Carlo Search（beam search实现）