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

该研究研究了如何在任务导向的生产系统领域中执行文本格式转换，集中探讨通过命名实体关联文本保留内容的角色，并提出一种用于增强基线内容相似性度量模型性能的简单技术。

Jun, 2022

利用低层级的语言控制来生成具备样式特点的文本，有效性较高，进一步为神经文本生成系统添加语言控制。

Nov, 2019

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

本文通过提出一种全能模型，同时采用平行数据和形式分类数据，以缓解数据稀疏性问题，并在形式转换基准数据集上取得最新的最优表现，发现该模型还可轻松适用于其他无监督文本样式转换任务，如无监督情感转换，并在三个广泛认可的基准测试中取得竞争优势。

Mar, 2019

文本样式转换是将文本的样式特征进行转换而保留其含义的任务。我们引入了一种新颖的基于扩散的通用样式转换框架 ParaGuide，它可以在推理时灵活地适应任意目标样式，利用改进的扩散模型，结合来自现成分类器和强大的已有样式嵌入器的梯度引导，以转换文本的样式同时保留语义信息。我们在 Enron Email Corpus 上进行人工和自动评估，发现该方法在正式化、情感以及甚至作者风格转换方面均超越了强大的基准。

Aug, 2023

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

本文提出一种改进的文本风格转换方法，在保留内容的同时，通过反向关注机制从每个单词中隐含地去除其风格信息，保证了内容的完整性，并在建立目标风格表示时融合了内容信息，使其对内容具有动态性，从而既创建了风格无关的内容表示，又创建了与内容相关的风格表示，实验结果表明，该方法在保持内容的准确性方面优于现有的基准方法。

Aug, 2021

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