Aug, 2019

文本风格转移：重新训练、汇报错误、与重写比较

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 文本风格转移的评估

    本文提出了一种在 Yelp 情感数据集上实验性确定最佳实践的方法，解决了文本风格转移领域目前缺乏标准评估实践的问题；我们提出了自动化评估的一组度量标准，并展示了它们与人类判断的强关联性和一致性，并证明了三种检验模型在所关注的方面存在权衡，在特定的权衡图上评估风格转移模型的重要性。

    Apr, 2019

  • 学习文本风格转移与直接奖励

    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

  • 文本风格转换：探索与评估

    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

  • 评估风格迁移的评价指标：以多语言形式转移为例的案例研究

    本文评估了风格转移 (ST) 领域自动度量标准对于形式风格转移这一常见任务的效果，包含了葡萄牙语、法语和意大利语，这是这一领域第一个多语言评估的工作，提出了最佳实践，指出了几个与人类评测高度一致的、在多语言下表现良好的模型，期望协助加速风格转移 (ST) 的发展。

    Oct, 2021

  • 风格转移和改写：寻找合理的语义相似性度量

    本文分析了超过十余种测量两个短文本的语义相似性的方法，并使用一个新的标记为语义相似性的 14,000 句子数据集证明文献中使用的这些度量标准都不能够足够接近人的判断。虽然有一些最近提出的度量标准提供了具有可比性的结果，但 Word Mover Distance 被证明是目前测量改写文本的语义相似性的最合理的解决方案。

    Apr, 2020

  • 以人类判断为指南，引导正式转移的自动度量

    本文针对文本形式转换的评估问题进行研究，重点关注了风格强度、内容保留和流畅度等三个方面的评估，对常见与新型度量标准进行了人工评估和相关分析，提出了在通用性使用情况下建议及其在相关任务中的外推性。

    Apr, 2022

  • 风格转换作为无监督机器翻译

    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

  • 通过反向翻译进行风格转移

    本文介绍了一种新的自动风格转移方法，首先我们学习输入句子的潜在表示，然后使用对抗生成技术来匹配所需的风格，通过在情感、性别和政治倾向上的三种不同风格转换的比较，展示了在风格转移和含义保留流畅性方面的自动评估和人工评估的改进。

    Apr, 2018

  • 现实世界文本风格转移自动评估的艰巨任务

    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

  • 文本风格迁移的问题在哪里？

    本文探讨了最近机器学习的几篇主题是关于文本的自动化风格转移的研究，不同的研究者提出了不同的算法、数据集和目标指标来解决这一 NLP 任务，本文致力于讨论这一 NLP 任务的可能形式化，以期进一步增加对它的兴趣。

    Aug, 2018