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

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

本研究提出一种使用半监督框架和强化返馈来解决文本风格转移挑战的方法，通过自动构建伪并行对来引导监督学习并通过强化奖励学习未标注数据，提供细粒度的学习信号来稳定增强学习，并取得了多个数据集上最先进的性能。

May, 2022

提出了一种采用互补损失的生成对抗网络的学习方法，实现带有约束的无监督文本风格转换，通过在潜在空间中进一步规范化，将不同领域中的相似句子加以规约和联系，以保留源和翻译文本之间的词汇、语法和领域特定约束，进而改善了文本转换的质量和数据扩充等应用。

May, 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

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

本研究提出了一种基于检索的上下文感知风格表示的传导学习方法，使用具有检索器框架的注意力编码器 - 解码器，并涉及目标风格中前 K 个相关句子，以减轻非一致性问题。经实验证明，该方法优于几种强基线方法，并且具有广泛且有效的传导学习方法适用于无监督风格转移任务。

Sep, 2021

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

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

该研究提出一种半监督文本风格转换模型，将小规模平行数据与大规模非平行数据相结合，设计两个约束条件用于训练，引入了两种简单而有效的半监督方法，并构建并发布了一种新的风格转换数据集。

Sep, 2019