文本风格迁移的问题在哪里？
该论文系统调查了 100 多篇关于神经文本风格迁移的文章，分析了任务制定，现有数据集和子任务的方法，评估以及并行和非并行数据的方法等方面，并就未来该领域的发展进行了讨论。
Nov, 2020
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
本文提出一种使用无监督机器翻译方法来实现自动语言风格转换的方法，利用样式偏好信息和单词嵌入相似性来生成伪平行数据，并采用迭代回译方法来联合训练两个神经机器翻译（NMT）系统，其中引入样式分类器来控制噪声。实验表明，该方法在语言风格转换的精确度和输入输出对应质量方面优于以前的现有模型。
Aug, 2018
本文综合评述了最近文本风格迁移的研究进展，提出了一种按类别组织 TST 模型的分类法，并提供了一份最新技术的综合摘要。我们还检验了 19 种最先进的 TST 算法并提供当前趋势的新视角。
Oct, 2020
本文讨论了文本风格迁移技术中的关键问题，即使用无监督生成方法，自动评估风格迁移任务的难点。通过对类似文献的总结，我们阐述了当前风格迁移研究的问题，并指出现有的自动评估方法存在缺陷，无法准确评估迁移后句子的风格准确性、内容相似度和流畅性。本文旨在引导研究者思考风格迁移和评估研究的未来趋势。
Oct, 2019
本文针对样式转移的标准评估方法提出了几个问题，为了解决这些问题，我们建议通过计算原始文本和人类重写文本之间的 BLEU 来进行基准测试，并提出了三种优于现有技术的新体系结构。
Aug, 2019
文本风格转换方法在自然语言处理中越来越受欢迎，允许将文本从有毒到神经、从正式到非正式、从古老到现代英语等形式进行改写。在一些应用中，解决这一任务不仅仅是生成一些神经 / 非正式 / 现代化的文本，更重要的是保持原始内容不变。通过比较各种风格转换模型在正式转换领域的实例，我们对各种风格转换方法的内容保留能力进行了研究。我们创建了一个形式与非正式任务导向的对话的平行数据集，与 GYAFC 等现有数据集的关键区别是包含了必须在改写过程中保留的预定义语义槽，例如命名实体。这个额外的注释允许我们对几种最先进的风格转换技术进行精确的对比研究。我们研究的另一个结果是对无监督方法 LEWIS 进行改进，在所提出的任务中取得了明显的改进，优于原始方法和所有评估的基准方法。
Aug, 2023
本研究探讨了一种基于奖励机制的训练算法以进行文本风格转换任务，结合神经机器翻译模型的语义相似度度量来显式评估系统输出与输入文本之间内容的保留，实验结果显示该模型相对于强基准系统在自动和人类评估上具有显著的优势。
Oct, 2020
该论文提出了一种简单的基于预训练语言模型的方法，将非监督风格转移重新规定为句子释义生成问题，本文在人工和自动评估方面显著优于目前最先进的风格转移系统，并发现现有的自动指标可以进行简单地误导，最后通过收集具有 11 种不同风格的大型数据集进一步对该系统进行深入分析。
Oct, 2020