Feb, 2020

针对输入语句学习生成多个风格转移输出

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TL;DR该论文提出了一种基于一对多映射和潜变量分解的对文本风格转换任务的方法。实验结果表明，该方法在多个公共数据集上的效果明显优于其他文本风格转换方法。
text style transferone-to-many mappinglatent decompositionadversarial trainingperformance metrics
发现论文，激发创造
  • 多属性文本风格转换

    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

  • 从具有任意未知样式的句子进行语言风格转移

    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

  • 深层生成模型进行无监督文本风格转换

    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

  • 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

  • 不平衡数据上的多对文本风格转换

    本文介绍了一种基于元学习框架的任务自适应多对文本样式转换方法，能够同时处理不同任务之间的元知识差异，并成功解决非平衡数据和不匹配领域等普遍挑战。

    Jun, 2021

  • 基于不相交语料库的风格多样迁移及鉴别反馈

    本文介绍了使用独立获取的数据来控制多种风格的方法，旨在解决现有方法中需要联合注释所有风格维度的共同缺点，通过与现有技术的比较，我们的模型能够保留输入文本的内容，同时控制多个风格维度。

    Oct, 2020

  • 基于对比学习的梯度导向无监督文本风格转换

    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

  • Seq2Seq 对抗自编码器在情感转移中的应用

    使用 seq2seq，自编码器和对抗性损失模型进行非平行数据样本的语言风格转移。通过使用情感分类器评估样式转移任务，报告了模型在几种模型上的结果。

    Apr, 2018

  • 无监督文本风格转移的双重强化学习框架

    本文提出了一种基于双重强化学习框架的一步映射模型，以直接传输文本的风格，而无需分离内容和风格，通过在双重结构上设计的两种奖励来反映风格准确性和内容保留。这种方法可以在没有使用并行数据的情况下通过强化学习训练出两个一步映射模型，评估表明该模型在两个基准数据集上表现优于现有技术，特别是 BLEU 分数平均提高了 8 分以上，人类评估也验证了该模型在风格准确性、内容保留和流畅性方面的有效性。

    May, 2019