本文提出一种控制文本数据中多种因素变异的模型，用回译机制代替对解缠缠绕的限制，实现对性别、情感、产品类型等多个属性的控制，并通过在潜空间中的池化运算使内容保留和风格变化之间的权衡更加精细，进一步拓展了去耦合框架的应用范围。

Nov, 2018

本文提出 Style Transformer，它结合了注意力机制和变形器模型，可以更好地处理文本风格转移和内容保存的问题。

May, 2019

本文提出了一种针对多类型解缠的统一分布控制方法，以达到风格 - 内容解缠和多类型解缠的效果，在两个数据集上进行实验评估其风格解缠效果和无监督风格转移性能。

Dec, 2020

通过信息理论，提出了一种能够有效将自然语言进行解缠编码的新方法，产生了在内容和风格保留方面高质量的解缠表示，借助互信息的上界来度量风格和内容之间的相关性，实现对风格和内容嵌入成两个独立的低维空间。

Jun, 2020

本文提出了一种基于分离表示的风格迁移模型 StyleFlow，通过设计注意力耦合层和基于归一化流的数据增强方法来实现通过风格转移实现保留内容。实验结果表明，该模型在大多数度量标准上达到了最先进的性能水平。

Dec, 2022

本文提出了一个名为 StoryTrans 的生成模型，该模型利用话语表示来捕捉源内容信息，并将其与可学习的样式嵌入一起传输到目标样式以解决非并行故事作者样式转换问题，并且使用一个附加的训练目标来解开样式特征，防止模型退化为一个自动编码器，并构建了新的汉英两种语言数据集，实验证明我们的模型在样式转换和内容保护的整体性能方面优于强基线。

Aug, 2022

本文提出使用对抗网络以学习分离内容表示和风格表示的方法来解决自然语言处理中的样式转移问题，并提出了新的评估指标来测量样式转移的转移强度和内容保留。作者在文章 - 新闻标题转移和正面 - 负面评论转移两个任务上评估了模型和指标，结果表明，所提出的模型的样式转移强度和内容保留得分比自动编码器更高，内容保留度指标与人类判断高度相关。

Nov, 2017

本文提出了一种基于非平行文本的样式转换方法，通过优化潜在表示的精细对齐来分离内容和样式，并且在情感修改、解密以及单词顺序恢复等任务上验证了该方法的有效性。

May, 2017

本文提出了一种深度生成模型，用于无监督的文本风格转换，并且统一了先前提出的非生成技术。利用概率方法将两个领域的非平行数据建模为部分观察到的平行语料库，通过假设生成每个观察序列的平行潜在序列，该模型学会了完全无监督的将序列从一个领域转换到另一个领域。

Feb, 2020

我们提出了一个用深度生成模型进行无监督文本风格转换的通用框架，该框架利用观察数据中的依赖关系学习内容和风格的潜在代码，并通过操纵这些代码来转换句子。实验结果表明，与几个强基准方法相比，我们的方法在自动评估和人工评估中取得了更好或具有竞争力的结果。

Aug, 2023