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

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

LaMer 是一种基于大型语言模型的新型文本风格转换框架，通过场景图挖掘非平行数据中的近似平行表达，以利用数据内在的平行性。在情感、正式性和政治立场转换任务中，我们的模型在转换准确性、内容保留和流畅性方面实现了质的飞跃。进一步的实证和人类评估表明，我们的模型不仅使训练更有效，而且比以前的模型生成更易读和更多样化的表达式。

Apr, 2022

本文提出了一种基于对比学习范式的新型文本风格转换模型，通过明确收集相似语义句子和设计基于孪生模型的风格分类器，以解决文本样式转换中的内容迁移和样式歧义等问题。针对这些问题，实验结果表明，该模型比现有技术更加有效。

Jan, 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

该研究论文介绍了一种利用内容和风格潜在表示进行语言风格转换的方法，并证明了该模型在餐厅评论情感修改、浪漫风格对话回复和莎士比亚风格语句重写等三种任务中具有有效性。

Aug, 2018

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

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

本文提出了一个利用多任务和敌对目标进行辅助的简单但有效的方法，用于预测 label 和词袋模型，以此解决了语言模型中风格和内容的潜在变量发掘问题。同时有效地实现了风格迁移，并取得了较之前的最先进方法更好的迁移精度、内容保存和语言流畅度。

Aug, 2018