本文提出了一种基于结构化细粒度监督的内容保留模型，利用语言信息并设定模型目标以达到在改变句子的风格的同时更好地保留与风格无关的内容，进行情感和政治倾向转换任务的实验表明该模型在内容保留和风格转换上表现出显著改善。

Oct, 2018

该研究通过基于条件 RNN 语言模型的方法，控制生成文本的内容和文体风格，并以电影评论领域为例，成功生成了与所需语言风格和内容相一致的连贯句子。

Jul, 2017

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

本文探讨了自然语言生成在任务导向对话中的应用，提出了三种序列到序列模型，并考虑如何实现内容和风格的分离，通过控制 36 个风格参数，实现对语义和风格的高度还原。

May, 2018

本研究提出一种模型来进行 few-shot 风格转换，实现在没有风格标注的语言中的低资源风格转换；并使用该模型在风格转换、情感转换、文本简化、性别中立化和文本匿名化等需求中实现了 2-3 倍的性能提升。

Oct, 2021

本研究着重于架构引导的自然语言生成中的风格控制和评估，旨在同时实现语义和风格控制，通过条件训练、引导微调和引导解码等各种控制生成方法的实验来评估其优缺点，并用广泛的自动和人工评估指标来评估，结果表明，使用判别器引导解码更适合处理风格较为语义复杂的任务，同时这种方法也更加可扩展，效果更好。

Sep, 2021

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

通过对比训练的表示捕捉风格特征，从而引导语言模型以目标风格生成文本，实现满足作者特定风格的生成，而不需要微调底层语言模型。

Dec, 2023

本文构建并评估了一种基于外部记忆的语言建模方法，利用政治正确、正式性和毒性等属性进行样式控制，结果显示基于样式专用数据存储器的生成性能得到了提高，但仍需在未来的工作中探索预训练数据和特定样式的效果。

Oct, 2022

本文提出了 SimpleStyle 方法，它包含了受控去噪和输出过滤两个简单部分，从而有效地实现了文本风格转换，并通过实验验证了其有效性。同时，作者还引入了一种名为 “soft noising” 的新技术来进一步改进系统性能，并将其应用于社交网络中真实文本数据的风格转换。作者建议 SimpleStyle 方法可作为属性控制文本重写领域的基准方法。

Dec, 2022