本文提出一种域自适应文本风格转移模型，能够处理非平行数据和域偏移问题，并在形式和情感风格的转换任务上取得良好的效果。
Aug, 2019
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
通过平衡训练数据集中每种风格的分布，我们发现均衡的数据集比不平衡或偏斜的数据集产生更有效的多样式控制效果，并通过定量分析探索了训练数据中多种样式分布对风格转换输出的影响，这些结果将更好地指导风格转移数据集的设计。
May, 2023
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
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
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。
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
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。
Feb, 2020